Curso Árboles, Random Forests y XGBoost en R: ¡Con Casos Reales! Udemy
Una de las mejores formas de mejorar tus habilidades profesionales es estudiando. Es por eso que a continuación te brindamos la posibilidad de descargar Árboles, Random Forests y XGBoost en R: ¡Con Casos Reales! Udemy, uno de los mejores cursos para perfeccionar sus habilidades en Negocio.
Data Science, Minería de Datos y Machine Learning con Casos Reales. Incluye los paquetes XGBoost ROCR y CARET de Rstudio
Información sobre el curso Udemy Árboles, Random Forests y XGBoost en R: ¡Con Casos Reales!
- Autor: Carlos Martínez, PhD
- Valoración de los usuarios: 4.1
- Categoría: Negocio
- Idioma: Español
¿Qué incluye Árboles, Random Forests y XGBoost en R: ¡Con Casos Reales!?
***** ¡TODOS los códigos de R utilizados en los videos están en la sección de Recursos de las sesiones! ***** Bienvenidos al curso Arboles de Decisión, Bosques Aleatorios y Potenciados por Gradientes (Gradient Boosting) en R. Al finalizar este curso, podrás elaborar modelos de aprendizaje supervisado (machine learning) haciendo uso de diferentes paquetes de R como ROCR, CARET y XGBoost. Estos nuevos conocimientos te resultarán útiles si estás interesado en hacer carrera como analista de inteligencia de negocios o para obtener insights que te permitan tomar mejores decisiones con base a datos si eres un emprendedor. Este es un curso muy completo con más de 40 sesiones divididas en 9 secciones. En el, abordamos herramientas de data mining y machine learning con mucha profundidad y con un enfoque de caso de enseñanza 100% práctico . A diferencia de otros cursos, este va más allá de ser simplemente un curso de programación en R ya que aborda tanto la limpieza previa de los datos como la comparación entre modelos y el análisis de los resultados. Iniciaremos el curso elaborando un árbol de clasificación paso a paso y con cálculos manuales para que comprendas la caja negra atrás del algoritmo. Luego, utilizaremos un caso de enseñanza con datos reales , en la que asumiremos el rol de un analista de datos recién contratado por una agencia de viajes que deberá predecir los clientes con mayor probabilidad de adquirir un programa con base a datos históricos. Diseñé este curso para estudiantes universitarios y profesionales interesados en la ciencia de datos y machine learning pero que por su formación tienen muy poca experiencia en lenguajes de programación. Este es un curso abierto para todos que incluye una sección introductoria a R, por lo que no tiene prerrequisitos. Te invito a que revises la clase modelo y te inscribas . ¡Espero verte pronto!
Requisitos necesarios:
No hay requisitos específicos
¿Qué aprenderás en Árboles, Random Forests y XGBoost en R: ¡Con Casos Reales!?
La «matemática» detrás del algoritmo de los árboles de clasificación Calcular impurezas de Gini Árboles de Decisión Bosques Aleatorios (Random Forests) Bosques Potenciados por Gradiente (Gradient Boosting) Diferentes Paquetes en R relacionados a minería de datos y machine learning, como por ejemplo: CARET, ROCR y XGBoost Graficar curvas ROC Estimar el área bajo la curva ROC (AUC) Lidiar con datos faltantes Partir una base de datos para generar datos de entrenamiento (training) y de evaluación (testing)
Más datos sobre el docente a cargo: Carlos Martínez, PhD
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