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Universidad de los Andes

Modelos predictivos con aprendizaje automático

Este curso te va a brindar conocimientos, tanto teóricos como prácticos, para que puedas construir modelos predictivos utilizando técnicas de aprendizaje automático (en inglés, machine learning). Estos modelos nos permiten anticipar en alguna medida eventos futuros y, en consecuencia, pueden ser utilizados para apoyar la toma de decisiones en las organizaciones y, en general, en cualquier dominio de aplicación. El curso consta de 4 módulos, cada uno de una semana, en los cuales vas a tener la oportunidad de conocer y analizar diferentes casos de estudio con el objetivo de que tengas un panorama amplio de las aplicaciones de los modelos predictivos. En el primer módulo estudiaremos algunos fundamentos del aprendizaje automático y te mostraremos ejemplos de proyectos que pueden ser realizados con estas técnicas. El segundo módulo lo dedicaremos a la tarea de regresión y cómo construir modelos de predicción numérica con algoritmos lineales. A continuación, en el tercer módulo, estudiaremos algunos conceptos importantes en el aprendizaje supervisado, como la complejidad de modelos y la capacidad de generalización. Veremos entonces algunas técnicas que te permitirán mejorar el rendimiento de tus modelos. Por último, en el cuarto módulo, estudiaremos la tarea de clasificación y cómo construir modelos predictivos con algoritmos basados en árboles de decisión. Este curso está pensado para personas de diferentes disciplinas que quieran adentrarse en el mundo del aprendizaje automático y sus aplicaciones en el análisis de información, que estén iniciando estudios universitarios o con un título profesional. El aspirante a tomar este curso puede provenir de cualquier campo del conocimiento y estar incorporado en cualquier ámbito industrial, empresarial o académico. Este curso requiere la instalación de un programa especial (Anaconda/Jupyter Notebook). Es recomendable que el equipo cuente con más de 4GB de RAM y espacio en disco duro superior a 1GB.

Status: Applied Machine Learning
Status: Scikit Learn (Machine Learning Library)
BeginnerCourse21 hours

Featured reviews

JR

5.0Reviewed Jun 17, 2024

El curso es excelente. Muy concreto con su información y los ejercicios prácticos muy pertinentes. Valdría la pena actualizar algunos notebooks con las últimas versiones de librerías.

AC

5.0Reviewed Jun 18, 2025

Un curso muy bien abordado, los ejemplo son bastantes claros, y exige un nivel de estudio personal extra que no hay que olvidar.

JC

4.0Reviewed Apr 18, 2025

Muy bueno el curso, sin embargo es necesario actualizarlo incluyendo las últimas versiones de las herramientas utilizadas...Muchas gracias!!

CT

5.0Reviewed Feb 25, 2025

Curso muy detallado y conciso, con buenos recursos y casos prácticos

All reviews

Showing: 19 of 19

JULIAN DAVID MONTOYA RESTREPO
5.0
Reviewed Jun 18, 2024
Andres Santoro Del Campo
5.0
Reviewed Jun 19, 2025
Felipe Alcantara-Sanchez
5.0
Reviewed Mar 2, 2025
Carmen Arias Trabalon
5.0
Reviewed Feb 26, 2025
Andres David Bermudez Jimenez
5.0
Reviewed May 14, 2024
PEDRO DIAZ
5.0
Reviewed Feb 4, 2024
Pedro Jose Infante Zapata
5.0
Reviewed Mar 7, 2024
Gabriel Jose Sierra Jimenez
5.0
Reviewed May 21, 2025
Bujato Herrera, Syddar Lyonyl
5.0
Reviewed Dec 19, 2021
Emmanuel Villalva Perez
5.0
Reviewed Mar 24, 2024
LUIS GUILLERMO LIASCOS NARANJO
5.0
Reviewed Jun 24, 2024
Wilmer Fernando Romero Pinzón
5.0
Reviewed Mar 17, 2024
ELMER MAGAÑA PEREZ
5.0
Reviewed Nov 15, 2021
cristian barbon
4.0
Reviewed Feb 28, 2022
Martin Rodriguez Leon
4.0
Reviewed Sep 19, 2022
Fabian Andres Rozo Rodriguez
4.0
Reviewed Oct 10, 2025
Jaime Campo
4.0
Reviewed Apr 19, 2025
Laura Torres Rojas
3.0
Reviewed Jun 20, 2023
Sergio Ferrol
3.0
Reviewed Dec 29, 2023