01
Propensión y clasificación
Elegir clasificación como proyecto central para estimar una probabilidad y priorizar acciones; regresión se revisa como contraste.
Información disponibleCurso individualMachine Learning aplicadoOnline en vivo
Machine Learning Aplicado con Python
Construye modelos predictivos reproducibles y explicables, conectados con una decisión de negocio y evaluados fuera del notebook.
El programa está disponible para revisión, pero no tiene inscripciones ni fechas abiertas. Puedes solicitar información sin pago ni compromiso.
Ciclo del modelo
01
Diseñar
Target, población, ventanas y métrica.
02
Modelar
Features, algoritmos y validación.
03
Explicar
Errores, límites, decisión y documentación.
El mejor modelo no es el más complejo: es el que generaliza, puede explicarse y mejora una decisión concreta.
Modalidad
Online en vivo
Duración
20 horas totales
Carga académica real
Las competencias requieren práctica entre clases.
20 horas totales: 6 clases · 8 horas online en vivo y 12 horas de laboratorio guiado.
Conocimientos de entrada
Necesitas Python básico, SQL y estadística descriptiva. Dentro de la especialización debes demostrar estas competencias en el diagnóstico o completar el puente Python y Estadística para Machine Learning; en la edición individual debes acreditarlas al ingresar.
Entregable aplicado
Un pipeline supervisado de clasificación o regresión, reproducible, validado y explicado sobre un caso aplicado.
Respaldo académico
Programa diseñado y operado por Academia Bayes. Operación comercial: NEXO LABS SPA · RUT 78.197.007-7.
Modalidad
Formato online en vivo. Las fechas y el horario se informarán al confirmar una nueva edición.
Aula y materiales
Acceso privado a enlaces, materiales y grabaciones cuando la edición las incluya.
Certificación
Certificado según las condiciones de participación de la edición.
Machine learning aplicado
Modelos que responden una pregunta y resisten revisión.
El curso une estadística, programación y criterio de negocio dentro de un único proyecto supervisado reproducible en Python.
02
Predicción numérica
Elegir regresión como proyecto central para estimar demanda, valor o duración; clasificación se revisa como contraste.
03
Comparación de modelos
Contrastar una línea base y modelos supervisados con una métrica coherente con la decisión de negocio.
04
Modelo explicable
Traducir variables, contribuciones y limitaciones a evidencia que negocio pueda revisar y utilizar.
Contenido previsto
Del target a un modelo explicable
Un proyecto supervisado para preparar datos, comparar algoritmos, validar resultados y documentar una solución predictiva.
Pensado para
Analistas que quieren avanzar hacia roles de Data Scientist o Advanced Analytics.
Profesionales que necesitan aplicar modelos predictivos a problemas reales de negocio.
Personas con fundamentos de SQL y Python que buscan una metodología completa.
Target, población, ventanas y baseline
Target, población, ventanas, unidad de análisis, leakage, decisión asociada y una línea base medible.
Preparación, EDA, partición y pipeline
Pandas, calidad, faltantes, outliers, análisis exploratorio, particiones y pipeline reproducible.
Features y modelo base
Transformaciones, codificación, escalamiento, selección y construcción del primer modelo supervisado del proyecto.
Árboles, ensembles y comparación
Árboles y un ensemble comparados con el baseline. El proyecto elige clasificación o regresión; el otro tipo se muestra como contraste.
Validación, errores y explicabilidad
Métricas, cross-validation, análisis de errores, calibración y explicabilidad aplicadas según el tipo de problema elegido.
Scoring, documentación y traspaso
Scoring, decisión de negocio, reproducibilidad, documentación, restricciones y traspaso hacia implementación y monitoreo.
Enfoque profesional
Una métrica alta no corrige un problema mal definido
Target, ventanas, muestras y uso esperado deben quedar resueltos antes de entrenar el primer algoritmo.
Particiones y métrica definidas antes de comparar modelos.
Pipeline reproducible desde datos hasta predicción.
Errores, sesgos y limitaciones documentados.
Resultado conectado con una acción de negocio.
Resultado esperado
Diseñar correctamente un problema predictivo.
Construir un pipeline de machine learning en Python.
Comparar modelos con métricas pertinentes.
Explicar y documentar una solución predictiva.
Información del programa
¿Quieres conocer una próxima edición?
Déjanos tus datos y te contactaremos con información del programa o cuando exista una nueva apertura.
Preguntas frecuentes
Preguntas sobre el programa
Puedes revisar el programa y solicitar información. No hay fechas ni inscripciones abiertas en este momento.
¿Ya hay fecha y precio?
El precio de referencia está publicado, pero la próxima edición individual todavía no tiene fecha confirmada y no está disponible para pago.
¿Solicitar información implica pagar?
No. Dejar tus datos solo nos permite responder tu consulta o avisarte sobre una nueva edición; no genera un cobro ni reserva un cupo.
¿Qué conocimientos previos necesito?
Necesitas Python básico, SQL y estadística descriptiva. Dentro de la especialización debes demostrar estas competencias en el diagnóstico o completar el puente Python y Estadística para Machine Learning; en la edición individual debes acreditarlas al ingresar.
¿Cuánto tiempo debo dedicar además de las clases?
20 horas totales: 6 clases · 8 horas online en vivo y 12 horas de laboratorio guiado. La competencia esperada supone completar los laboratorios y el entregable aplicado entre clases.
¿Puedo cursarlo sin completar la especialización?
Sí. El curso se mantiene como programa individual, aunque actualmente no tiene inscripciones abiertas. Una nueva edición podrá tomarse sin matricular la especialización completa.
¿Debo seguir el orden de la especialización?
Solo cuando la especialización completa vuelva a abrir. Si en el futuro tomas este curso de forma individual, podrás comenzar directamente aquí si cumples sus requisitos de entrada.