Curso en Introducción a Machine Learning y Análisis de Datos (Versión en Línea)
Curso
En línea
Descripción
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Tipología
Curso
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Metodología
En línea
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Idiomas
Castellano
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Horas lectivas
24h
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Inicio
03/11/2026
Identificar y solucionar problemas de aplicación real utilizando técnicas y algoritmos de machine learning en R.
El curso se centra en la correcta identificación y aplicación de los principales enfoques de aprendizaje de máquina (supervisado de clasificación, regresión, no supervisado y aprendizaje por refuerzo) y las métricas para evaluarlas. De igual forma, se introducen las principales fuentes de información pública en México y las tareas de limpieza y estandarización de datos.
REQUISITOS:
En las primeras dos sesiones se ofrecerá una introducción al lenguaje R; sin embargo, se recomienda que el alumno ya cuente con un dominio básico o intermedio de esta herramienta o de algún lenguaje de programación. Además, el alumno debe tener conocimientos en estadística.
Precisiones importantes
Para realizar esta formación debes tener este nivel de estudios: Licenciatura
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
Inicio
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Acerca de este curso
Al finalizar el curso el alumno:
- Identificará y estructurará problemas de negocio y políticas públicas a través de múltiples ejemplos de aplicación real y herramientas de análisis de datos y machine learning.
- Implementará algoritmos de ML en R.
- Utilizará correctamente los distintos algoritmos de aprendizaje de máquina de acuerdo con la naturaleza del problema a resolver. Entre los algoritmos que se estudiarán se encuentran regresión logística, regresión logística multinomial, árboles de decisión, bosques aleatorios, redes neuronales, análisis de conglomerados, XGBoost, modelos de lenguaje y algoritmo epsilón miope.
- Utilizará las métricas adecuadas para seleccionar el mejor algoritmo para cada problema. Entre las métricas que se estudiarán se encuentran matriz de confusión, withinss, tasas de clasificación, curvas ROC, ECM, error, validación cruzada, conjuntos de entrenamiento, prueba y validación y similitud.
- Entenderá el fundamento matemático y geométrico de cada solución.
Profesionales que utilicen análisis de datos para tomar decisiones y que quieran fortalecer y actualizar sus habilidades y herramientas cuantitativas, por ejemplo, actuarios, matemáticos, economistas, ingenieros, financieros, demógrafos, entre otros
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Opiniones
Logros de este Centro
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Materias
- E-learning
- Análisis de datos
- Aprendizaje de máquina
- Inteligencia artificial
- Language processing
- Métricas
- Machine learning
- Algoritmos
Profesores
MCD Carlos Castro Correa
Docente
Programa académico
Temario
Módulo 1: Introducción al aprendizaje de máquina
Estructura general de los proyectos de análisis de datos
Principales fuentes de datos externas y contextuales
Información interna, estandarización, limpieza y esquemas de bases de datos
Módulo 2: Procesamiento de datos y recursos computacionales
Conceptos frecuentes en ML
Servicios de almacenamiento en la nube para análisis de datos: AWS y Digital Ocean
Tipos de datos y sus principales operaciones
Módulo 3: Aprendizaje de máquina: algoritmos y métricas
Tipos de problemas y aprendizaje
Supervisado
No supervisado
Aprendizaje por refuerzo (reinforcement learning)
Algoritmos de machine learning
Métricas para algoritmos de machine learning
Entrenamiento y evaluación de algoritmos
Técnicas avanzadas de muestreo en ML: oversampling, undersampling y mixed
Módulo 4: Ramas adicionales de inteligencia artificial
Natural language processing, métricas y aplicaciones
Inteligencia artificial generativa y modelos de lenguaje
Diversos proyectos de aplicación real de análisis de datos a lo largo del curso
Curso en Introducción a Machine Learning y Análisis de Datos (Versión en Línea)