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Aprendizaje automático (machine learning) y ciencia de datos

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José Hernández-Orallo, María José Ramírez Quintana, and Fernando Martínez Plumed

El aprendizaje automático es una habilidad que toma cada vez más relevancia debido al gran número de datos (big data), los cuales deben de ser analizados para tomar decisiones.

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El aprendizaje automático es una habilidad que toma cada vez más relevancia debido al gran número de datos (big data), los cuales deben de ser analizados para tomar decisiones.

En este curso en línea aprenderás los conceptos básicos del aprendizaje automático (machine learning) y la ciencia de datos.En particular,aprenderáslas técnicas necesarias para evaluar el rendimiento de los algoritmos y de los modelos obtenidos. También aprenderás como preprocesar los datos para obtener así modelos de mayor calidad (simples, comprensibles, eficientes, etc.). Por último, en este curso de análisis de datos aprenderás a poner en funcionamiento las técnicas estudiadas mediante un ejemplo prácticoprogramando tus propios scripts y algoritmos en R.

What you'll learn

  • Reconocer el valor de los datos en las organizaciones y las posibilidades de negocio que plantea su explotación para el desarrollo de productos basados en datos (inteligencia de negocios)
  • Utilizar técnicas de aprendizaje automático, entre otras, para extraer modelos descriptivos y predictivos a partir de los datos, así como saber evaluarlos correctamente
  • Conocer y utilizar las herramientas básicas de integración y preparación de datos, incluyendo visualización de datos, para facilitar la comprensión y el análisis de los datos
  • Aprender a utilizar un lenguaje de programación de análisis de datos (lenguaje R) y las librerías básicas de visualización y algunas de las que permiten generar modelos de aprendizaje automático.
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What's inside

Learning objectives

  • Reconocer el valor de los datos en las organizaciones y las posibilidades de negocio que plantea su explotación para el desarrollo de productos basados en datos (inteligencia de negocios)
  • Utilizar técnicas de aprendizaje automático, entre otras, para extraer modelos descriptivos y predictivos a partir de los datos, así como saber evaluarlos correctamente
  • Conocer y utilizar las herramientas básicas de integración y preparación de datos, incluyendo visualización de datos, para facilitar la comprensión y el análisis de los datos
  • Aprender a utilizar un lenguaje de programación de análisis de datos (lenguaje r) y las librerías básicas de visualización y algunas de las que permiten generar modelos de aprendizaje automático.

Syllabus

UNIDAD 1. Introducción al aprendizaje automático y la ciencia de datos PRÁCTICA 1. Introducción al lenguaje R
UNIDAD 2. Evaluación de modelos de aprendizaje automático PRÁCTICA 2. Evaluación de modelos de aprendizaje automático
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Traffic lights

Read about what's good
what should give you pause
and possible dealbreakers
Enseña técnicas de aprendizaje automático, lo que permite a los estudiantes desarrollar modelos para la predicción y toma de decisiones
Utiliza el lenguaje de programación R, una herramienta ampliamente utilizada en el análisis de datos y el aprendizaje automático
Cubre temas esenciales como la evaluación de modelos, el preprocesamiento de datos y la visualización de datos
Los instructores son expertos en aprendizaje automático y ciencia de datos con una sólida trayectoria
Forma parte de una serie de cursos, lo que indica una cobertura completa y detallada
Requiere conocimientos previos, lo que podría ser una barrera para algunos estudiantes

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Reviews summary

Introducción al ml/ds con r

Según los estudiantes, este curso ofrece una introducción al aprendizaje automático y la ciencia de datos, con un enfoque práctico en el lenguaje R. El contenido parece cubrir una base sólida para comprender el valor de los datos en un contexto de negocio y las técnicas para analizar y modelar datos. Incluye herramientas para la preparación y visualización de datos, con énfasis en la aplicación a través de ejercicios prácticos en R y un proyecto final. Se abordan la evaluación de modelos básicos y otras técnicas introductorias. La descripción sugiere una cobertura amplia de varios aspectos del campo, lo que podría ser ideal para una primera toma de contacto.
Presenta conceptos básicos del campo.
"Según la descripción, es básico, ideal para empezar desde cero en el área."
"Si ya tienes conocimientos en ML/DS, quizás sea demasiado introductorio para ti."
"Espero que la introducción a R sea suficiente si no tengo experiencia previa programando."
Cubre ML, DS, Preprocesamiento, Evaluación.
"Parece que tocan muchos palos: ML, DS, preparación, evaluación... espero que no sea todo demasiado rápido."
"Es bueno que cubra varios aspectos, me da una visión general del campo."
"Con todo lo que cubren, imagino que la profundidad será limitada en cada tema."
Utiliza R para los ejercicios prácticos.
"El curso usa R, espero que las prácticas sean claras si no estoy familiarizado."
"Me interesa aprender ML/DS y me gusta que se centre en R para variar."
"Si buscas Python, este curso no es para ti, es puramente con R."
Incluye prácticas en R y un proyecto.
"Me atrae mucho que haya prácticas y un proyecto, es clave para aprender haciendo."
"Espero que las prácticas en R sean suficientemente desafiantes y representativas."
"El proyecto final debería ayudar a consolidar todos los conocimientos aprendidos."

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Aprendizaje automático (machine learning) y ciencia de datos with these activities:
Read "Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics" by John D. Kelleher, Brian Mac Namee, and Aoife D'Arcy.
Gain a comprehensive understanding of machine learning fundamentals and their application in predictive data analytics.
View Ciencia de datos (MIT Press / Conocimientos... on Amazon
Show steps
  • Read the book thoroughly, taking notes and highlighting key concepts.
  • Summarize the main ideas of each chapter in your own words.
  • Apply the concepts you learn to practical examples.
Organize and review your course materials regularly.
Enhance your understanding and retention of course concepts by organizing and reviewing your materials.
Show steps
  • Create a system for organizing your notes, assignments, and other course materials.
  • Review your materials regularly, focusing on key concepts and ideas.
  • Summarize the main points of each lecture or module in your own words.
Discuss ML concepts with peers
Discussing ML concepts with peers can help you clarify your understanding and identify areas where you need further support.
Browse courses on Machine Learning
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  • Find a study buddy or join a study group.
  • Choose a topic to discuss and prepare some questions.
  • Meet with your peers and discuss the topic.
12 other activities
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Complete practice problems for supervised learning.
Reinforce your understanding of supervised learning concepts by solving practice problems.
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  • Identify a reliable source of practice problems.
  • Solve practice problems covering various supervised learning algorithms.
  • Analyze your solutions and identify areas for improvement.
Solve coding exercises on data manipulation in R.
Strengthen your R skills and enhance your ability to manipulate data effectively.
Browse courses on Data Manipulation
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  • Find online coding platforms that offer R data manipulation exercises.
  • Practice solving coding exercises regularly.
  • Review your solutions and identify areas for improvement.
Learn about ML algorithms
Guided tutorials can help you dig deeper into specific topics and better understand the theoretical foundations of ML.
Browse courses on Machine Learning
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  • Identify ML algorithms that are relevant to your interests.
  • Find tutorials that explain these algorithms in a clear and concise way.
  • Work through the tutorials and take notes on the key concepts.
Learn about data pre-processing techniques
Data pre-processing is a crucial step in ML and can significantly impact the performance of your models. Guided tutorials can help you master these techniques.
Browse courses on Data Pre-processing
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  • Identify data pre-processing techniques that are relevant to your projects.
  • Find tutorials that explain these techniques in a clear and concise way.
  • Work through the tutorials and take notes on the key concepts.
  • Apply these techniques to your own datasets.
Follow a tutorial series on unsupervised learning techniques.
Expand your knowledge of machine learning by exploring unsupervised learning techniques through guided tutorials.
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  • Identify a reputable online platform or resource that offers tutorials on unsupervised learning.
  • Follow the tutorials step-by-step, taking notes and experimenting with the code.
  • Apply what you learn to practical examples.
Participate in a study group with other students in the course.
Enhance your understanding and engage with the course material through collaboration with peers.
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  • Form a study group with classmates.
  • Meet regularly to discuss course concepts, assignments, and projects.
  • Share your knowledge and perspectives with others.
Practise visualising data
Visualisation is essential for understanding data and interpreting results. Completing practice drills will reinforce the skills you are developing in the course.
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  • Gather a dataset about a topic you find interesting.
  • Create visualisations of the data using different visualisation techniques.
  • Analyse the visualisations and write a summary of your findings.
Develop a machine learning model to predict customer churn.
Enhance your practical skills by building a real-world machine learning model for customer churn prediction.
Browse courses on Machine Learning Model
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  • Gather and preprocess customer data.
  • Select and train a suitable machine learning algorithm.
  • Evaluate the performance of your model.
  • Deploy the model for real-time predictions.
Build a simple ML model
Building a simple ML model will help you apply the concepts you've learned in the course and see how ML works in practice.
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  • Choose a dataset that is suitable for your skill level.
  • Select an ML algorithm that is appropriate for the dataset.
  • Build and train the model using the chosen algorithm.
  • Evaluate the model's performance.
Start a personal ML project
Starting a personal ML project can help you apply your skills to a real-world problem and build a portfolio.
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  • Identify a problem that you want to solve using ML.
  • Gather or create a dataset that is relevant to the problem.
  • Build and train models to address the problem.
  • Evaluate your models and iterate on your approach.
  • Create a report or presentation to showcase your project.
Develop a presentation on a specific machine learning algorithm.
Enhance your understanding and communication skills by creating a presentation on a specific machine learning algorithm.
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  • Choose a machine learning algorithm to focus on.
  • Research the algorithm thoroughly, including its strengths, weaknesses, and applications.
  • Create presentation slides that outline the algorithm's key concepts and demonstrate its practical use.
  • Practice your presentation and seek feedback from others.
Participate in ML competitions
Participating in ML competitions can push you to apply your skills in a challenging environment and learn from others.
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  • Identify ML competitions that align with your interests and skill level.
  • Form a team or work individually on a competition.
  • Build and train models to solve the competition tasks.
  • Submit your results and analyse your performance.

Career center

Learners who complete Aprendizaje automático (machine learning) y ciencia de datos will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Científico de datos
Los científicos de datos utilizan técnicas de aprendizaje automático para analizar datos y extraer información útil. Este curso proporciona una base sólida en los conceptos y técnicas fundamentales del aprendizaje automático, lo que lo hace muy beneficioso para los aspirantes a científicos de datos. El curso también cubre habilidades esenciales como la preparación de datos, la visualización de datos y el uso del lenguaje de programación R, que son herramientas clave en el conjunto de herramientas de un científico de datos.
See salaries and explore the career path for Científico de datos
Analista de Datos
Los analistas de datos utilizan técnicas de aprendizaje automático para identificar tendencias y patrones en los datos. Este curso proporciona una base sólida en los conceptos y técnicas fundamentales del aprendizaje automático, lo que lo hace muy beneficioso para los aspirantes a analistas de datos. El curso también cubre habilidades esenciales como la preparación de datos, la visualización de datos y el uso del lenguaje de programación R, que son herramientas clave en el conjunto de herramientas de un analista de datos.
See salaries and explore the career path for Analista de Datos
Ingeniero de Aprendizaje Automático
Los ingenieros de aprendizaje automático diseñan y desarrollan algoritmos de aprendizaje automático. Este curso proporciona una base sólida en los conceptos y técnicas fundamentales del aprendizaje automático, lo que lo hace muy beneficioso para los aspirantes a ingenieros de aprendizaje automático. El curso también cubre habilidades esenciales como el diseño y la implementación de algoritmos, así como la evaluación del rendimiento del modelo.
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Investigador de aprendizaje automático
Los investigadores de aprendizaje automático desarrollan nuevas técnicas y algoritmos de aprendizaje automático. Este curso proporciona una base sólida en los conceptos y técnicas fundamentales del aprendizaje automático, lo que lo hace muy beneficioso para los aspirantes a investigadores de aprendizaje automático. El curso también cubre habilidades esenciales como la investigación y el desarrollo de algoritmos, así como la publicación de resultados de investigación.
See salaries and explore the career path for Investigador de aprendizaje automático
Profesor de aprendizaje automático
Los profesores de aprendizaje automático enseñan conceptos y técnicas de aprendizaje automático a estudiantes universitarios. Este curso proporciona una base sólida en los conceptos y técnicas fundamentales del aprendizaje automático, lo que lo hace muy beneficioso para los aspirantes a profesores de aprendizaje automático. El curso también cubre habilidades esenciales como la pedagogía y el desarrollo del plan de estudios.
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Consultor de aprendizaje automático
Los consultores de aprendizaje automático ayudan a las empresas a implementar soluciones de aprendizaje automático. Este curso proporciona una base sólida en los conceptos y técnicas fundamentales del aprendizaje automático, lo que lo hace muy beneficioso para los aspirantes a consultores de aprendizaje automático. El curso también cubre habilidades esenciales como la consultoría y la gestión de proyectos.
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Gestor de productos de aprendizaje automático
Los gerentes de productos de aprendizaje automático gestionan el desarrollo y la implementación de productos de aprendizaje automático. Este curso proporciona una base sólida en los conceptos y técnicas fundamentales del aprendizaje automático, lo que lo hace muy beneficioso para los aspirantes a gerentes de productos de aprendizaje automático. El curso también cubre habilidades esenciales como la gestión de productos y el marketing.
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Especialista en inteligencia artificial
Los especialistas en inteligencia artificial diseñan y desarrollan sistemas de inteligencia artificial. Este curso proporciona una base sólida en los conceptos y técnicas fundamentales del aprendizaje automático, que es un subcampo de la inteligencia artificial. El curso también cubre habilidades esenciales como el diseño y la implementación de sistemas de IA.
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Desarrollador de software de aprendizaje automático
Los desarrolladores de software de aprendizaje automático desarrollan e implementan software de aprendizaje automático. Este curso proporciona una base sólida en los conceptos y técnicas fundamentales del aprendizaje automático, lo que lo hace muy beneficioso para los aspirantes a desarrolladores de software de aprendizaje automático. El curso también cubre habilidades esenciales como el desarrollo de software y la ingeniería de sistemas.
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Arquitecto de Datos
Los arquitectos de datos diseñan y desarrollan arquitecturas de datos. Este curso proporciona una base sólida en los conceptos y técnicas fundamentales del aprendizaje automático, que se utiliza cada vez más para procesar y analizar datos. El curso también cubre habilidades esenciales como el diseño y la implementación de arquitecturas de datos.
See salaries and explore the career path for Arquitecto de Datos
Gestor de proyectos de aprendizaje automático
Los gestores de proyectos de aprendizaje automático gestionan proyectos de aprendizaje automático. Este curso proporciona una base sólida en los conceptos y técnicas fundamentales del aprendizaje automático, lo que lo hace muy beneficioso para los aspirantes a gestores de proyectos de aprendizaje automático. El curso también cubre habilidades esenciales como la gestión de proyectos y la gestión de equipos.
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Analista de investigación de operaciones
Los analistas de investigación de operaciones utilizan técnicas de aprendizaje automático para resolver problemas de optimización. Este curso proporciona una base sólida en los conceptos y técnicas fundamentales del aprendizaje automático, lo que lo hace muy beneficioso para los aspirantes a analistas de investigación de operaciones. El curso también cubre habilidades esenciales como la optimización y la investigación de operaciones.
See salaries and explore the career path for Analista de investigación de operaciones
Estadístico
Los estadísticos utilizan técnicas de aprendizaje automático para analizar datos y extraer información útil. Este curso proporciona una base sólida en los conceptos y técnicas fundamentales del aprendizaje automático, lo que lo hace muy beneficioso para los aspirantes a estadísticos. El curso también cubre habilidades esenciales como la estadística y la probabilidad.
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Actuario
Los actuarios utilizan técnicas de aprendizaje automático para evaluar y gestionar riesgos. Este curso proporciona una base sólida en los conceptos y técnicas fundamentales del aprendizaje automático, lo que lo hace muy beneficioso para los aspirantes a actuarios. El curso también cubre habilidades esenciales como la gestión de riesgos y la ciencia actuarial.
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Ingeniero biomédico
Los ingenieros biomédicos utilizan técnicas de aprendizaje automático para desarrollar dispositivos y sistemas médicos. Este curso proporciona una base sólida en los conceptos y técnicas fundamentales del aprendizaje automático, lo que lo hace muy beneficioso para los aspirantes a ingenieros biomédicos. El curso también cubre habilidades esenciales como la ingeniería biomédica y la ciencia médica.
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Reading list

We've selected eight books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Aprendizaje automático (machine learning) y ciencia de datos.
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Hands-On Machine Learning with R
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Provides a practical introduction to machine learning using the R programming language. It good choice for learners who want to get started with machine learning using R.
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Python para Análise de Dados - 3ª edição
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El libro ofrece una introducción integral a Python para la ciencia de datos, es una buena opción para estudiantes que deseen utilizar Python para análisis de datos.
(Português) Python para Análise de Dados - 3ª edição:...
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R for Data Science
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El libro proporciona una introducción integral a R para la ciencia de datos, es una buena opción para estudiantes que deseen utilizar R para análisis de datos.
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(Deutsch) R für Data Science: Daten importieren, bereinigen,...
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Data Visualisation
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El libro ofrece una guía completa sobre la visualización de datos para la ciencia de datos, es una buena opción para estudiantes que deseen aprender a visualizar datos de manera efectiva.
(English) Data Visualisation: A Handbook for Data Driven...
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(English) Data Visualisation: A Handbook for Data Driven...
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Data Science para Negócios
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El libro suministra una introducción orientada a los negocios sobre la ciencia de datos, es una buena selección para estudiantes que desean aprender a utilizarla para resolver problemas empresariales.
Data Science para Negócios
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Data Science para Negócios
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Data Science for Business
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Provides a business-oriented introduction to data science. It good choice for learners who want to learn how to use data science to solve business problems.
(English) Data Science for Business: What You Need to Know...
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Probabilistic Machine Learning
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Provides a theoretical foundation for machine learning. It good choice for learners who want to understand the underlying mathematical concepts of machine learning.
(English) Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics...
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Deep Learning
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Provides a comprehensive overview of deep learning. It valuable resource for anyone who wants to learn more about deep learning.
(English) Deep Learning
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(English) Deep Learning (Adaptive Computation and Machine...
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Rating
4.5 Filled star Filled star Filled star Filled star Half star
Effort
4 to 5 hours per week for 5 weeks
Level
Elementary
Via
edX
Institution
Universitat Politècnica de València
Instructors
José Hernández-Orallo
María José Ramírez Quintana
Fernando Martínez Plumed
Language
Español
Transcript
Español
Traffic lights
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what should give you pause
and possible dealbreakers
Enseña técnicas de aprendizaje automático, lo que permite a los estudiantes desarrollar modelos para la predicción y toma de decisiones
Utiliza el lenguaje de programación R, una herramienta ampliamente utilizada en el análisis de datos y el aprendizaje automático
Cubre temas esenciales como la evaluación de modelos, el preprocesamiento de datos y la visualización de datos
Los instructores son expertos en aprendizaje automático y ciencia de datos con una sólida trayectoria
Forma parte de una serie de cursos, lo que indica una cobertura completa y detallada
Requiere conocimientos previos, lo que podría ser una barrera para algunos estudiantes
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