Este curso tiene como objetivo proporcionar a los estudiantes una comprensión integral de los modelos predictivos utilizando técnicas de Machine Learning. Los participantes aprenderán a implementar, evaluar y mejorar modelos predictivos aplicables a diversas problemáticas reales, utilizando herramientas como Python y bibliotecas especializadas.



Modelos predictivos con Machine Learning


Instructors: Eduardo Rodríguez del Angel
Access provided by Coursera Learning Team
What you'll learn
Aprenderás Machine Learning en robótica, construirás modelos de regresión y clasificación, optimizarás y harás predicciones.
Details to know

Add to your LinkedIn profile
31 assignments
February 2025
See how employees at top companies are mastering in-demand skills


Earn a career certificate
Add this credential to your LinkedIn profile, resume, or CV
Share it on social media and in your performance review

There are 4 modules in this course
En esta sección, los estudiantes instalarán y configurarán el software necesario para el curso, incluyendo Python y Jupyter Notebook. Se introducirán a los conceptos fundamentales del modelado de datos y los diferentes tipos de modelos predictivos. Además, aprenderán sobre los fundamentos de Machine Learning y comenzarán a construir su primer modelo predictivo básico.
What's included
13 videos14 readings7 assignments
Esta sección se enfoca en los modelos de regresión y clasificación, cubriendo desde la teoría hasta la práctica de la regresión lineal, múltiple y polinomial, así como las máquinas de soporte vectorial y los árboles de regresión. Los estudiantes también aprenderán sobre la regresión logística y la matriz de confusión para la evaluación de modelos clasificadores.
What's included
15 videos14 readings11 assignments
En esta sección, los estudiantes aprenderán a analizar la calidad de sus modelos mediante el uso de curvas ROC y otras métricas de evaluación. También se enfocarán en la creación de modelos robustos utilizando variables dummy y seleccionando características relevantes. Finalmente, se introducirán a métodos avanzados de regresión y técnicas de ensamble para mejorar el rendimiento de los modelos.
What's included
9 videos9 readings7 assignments
Esta sección aborda técnicas de agrupamiento, comenzando con la preparación de datos y el uso de K-means. También cubre el análisis de series de tiempo, incluyendo la predicción de valores futuros en diferentes contextos, como la bolsa de valores.
What's included
9 videos14 readings6 assignments
Offered by
Why people choose Coursera for their career




Recommended if you're interested in Computer Science
Universidad de los Andes
Google Cloud

Open new doors with Coursera Plus
Unlimited access to 10,000+ world-class courses, hands-on projects, and job-ready certificate programs - all included in your subscription
Advance your career with an online degree
Earn a degree from world-class universities - 100% online
Join over 3,400 global companies that choose Coursera for Business
Upskill your employees to excel in the digital economy