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Formación Machine Learning para Negócios Digitales

Esta formación forma parte de nuestros cursos de Data Science
82h

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8
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¡Aprende a resolver problemas reales con Machine Learning

Si ya has realizado una formación de Machine Learning o Advanced Machine Learning, ya sabes que los seres humanos somos capaces de aprender a detectar diferentes tipos de patrones. Y que el Machine Learning es una subárea de la inteligencia artificial que estudia el reconocimiento de patrones a través de datos.

Esta subárea de la Inteligencia Artificial está cada vez más en evidencia, debido a su capacidad para resolver problemas complejos. La pregunta que queda es cómo podemos resolver estos problemas con Machine Learning.

Esta formación tiene precisamente el objetivo de mostrar cómo podemos resolver problemas en diferentes áreas con Machine Learning. Algunos ejemplos son la detección de fraudes en transacciones financieras, la recomendación de productos en un e-commerce y la segmentación de clientes para campañas de marketing, estudiaremos posibles soluciones a todos estos problemas.

Además de discutir cómo resolver problemas reales con Machine Learning, construiremos una API para modelos de machine learning, realizaremos el famoso deploy y discutiremos la integración continua y la entrega continua (CI/CD), abriendo la puerta al nuevo mundo de MLOps.

Así que prepara tu equipo de buceo que es hora de sumergirse más profundamente en este mar de conocimiento, ¡vamos!

¿Por qué estudiar esta formación?

  • Guía de aprendizaje

    Contenido diseñado para facilitar tu estudio

  • De básico a avanzado

    Formación completa para el mercado

  • Tu en el mercado

    De cero al trabajo soñado en su área de interés

¡Comience esta capacitación ahora mismo y prepárese para su próximo proyecto!

Conoce los planes

Profesores especializados en Data Science

De quién aprenderás

  • Mauricio Loaiza

    Mauricio actualmente se desempeña como consultor de políticas de crédito y cobranza. Es formado en Negócios Internacionales con énfasis en finanzas, ha desempeñado gran parte de su carrera profesional en empresas del sector financiero o contribuyendo a la creación de productos financieros en empresas de otros sectores. Para el desarrollo de sus actividades y proyectos profesionales se ha basado en gran medida en lenguajes de programación como SQL y Python.

  • Mauricio Loaiza

    Mauricio actualmente se desempeña como consultor de políticas de crédito y cobranza. Es formado en Negócios Internacionales con énfasis en finanzas, ha desempeñado gran parte de su carrera profesional en empresas del sector financiero o contribuyendo a la creación de productos financieros en empresas de otros sectores. Para el desarrollo de sus actividades y proyectos profesionales se ha basado en gran medida en lenguajes de programación como SQL y Python.

  • Alejandro Gamarra

    Soy especialista en BI/Big Data, tengo +20 años de experiencia trabajando en las unidades de Data Science de Telefónica, con proyectos de Big Data a nivel mundial. Me emociona todo lo relacionado con Data Science e Inteligencia Artificial, y siento una verdadera devoción en compartir este conocimiento.Sígueme en mis redes sociales: ===============> Linkedin: https://www.linkedin.com/in/ElProfeAlejo/ Youtube: https://www.youtube.com/@ElProfeAlejo/

  • Alejandro Gamarra

    Soy especialista en BI/Big Data, tengo +20 años de experiencia trabajando en las unidades de Data Science de Telefónica, con proyectos de Big Data a nivel mundial. Me emociona todo lo relacionado con Data Science e Inteligencia Artificial, y siento una verdadera devoción en compartir este conocimiento.Sígueme en mis redes sociales: ===============> Linkedin: https://www.linkedin.com/in/ElProfeAlejo/ Youtube: https://www.youtube.com/@ElProfeAlejo/

  • Álvaro Hernando Camacho Diaz

    Álvaro es Ingeniero de Telecomunicaciones especializado en Data Analytics con fuerte interés en estadística, Ciencia de Datos, Aprendizaje de Máquinas y Python. Actúa como micro-empresario e instructor.

  • Álvaro Hernando Camacho Diaz

    Álvaro es Ingeniero de Telecomunicaciones especializado en Data Analytics con fuerte interés en estadística, Ciencia de Datos, Aprendizaje de Máquinas y Python. Actúa como micro-empresario e instructor.

  • Christian Velasco

    Christian es Ingeniero Industrial con Especialidad en Ciencia de Datos, cuenta con una vasta experiencia desarrollando proyectos de Business Intelligence, Analytics y Machine Learning. En Alura lo encontrarán como instructor en cursos de Data Science, Lógica de Programación y Front-End.

  • Christian Velasco

    Christian es Ingeniero Industrial con Especialidad en Ciencia de Datos, cuenta con una vasta experiencia desarrollando proyectos de Business Intelligence, Analytics y Machine Learning. En Alura lo encontrarán como instructor en cursos de Data Science, Lógica de Programación y Front-End.

Paso a paso

  1. 1 Machine Learning, finanzas y e-commerce

    ¡Comencemos nuestra inmersión resolviendo varios problemas comunes, por ejemplo, en una plataforma de e-commerce!

    Los sistemas de recomendación son una de las aplicaciones de machine learning más importantes para un e-commerce, ¡aquí vamos a construir uno desde cero!

    Un sistema de etiquetas también puede ayudar a sus usuarios a buscar de manera más eficiente y una de las muchas formas de hacerlo es con el procesamiento del lenguaje natural, realizando una clasificación “multi-label” de las descripciones de cada producto.

    Y después de que su cliente haya encontrado todo lo que necesita, ¡es hora de cerrar el cochecito de compras! En un momento tan importante en un proceso de compra, no se puede perder el tiempo con un posible fraude, así que aprendamos cómo los modelos de Machine Learning pueden ayudar en la detección de fraude.

    ¡Y allá vamos!

    • Curso Machine Learning: Sistemas de recomendación en Python

      12h
    • Faça esse curso e:
      • Aprende a pensar en heurísticas de recomendación
      • Genera recomendaciones basada en similaridad de usuarios
      • Cree sistemas basados en filtros colaborativos
      • Recomienda basado en modelos de itens y usuarios
      • Implementa el algoritmo K Nearest Neighbors desde cero
      • Entienda los desafios de sistemas de recomendación
    • Curso Clasificación de texto multilabel: contextos múltiples en NLP

      12h
    • Faça esse curso e:
      • Aprenda qué es la clasificación multilabel
      • Conozca la diferencia entre clasificación multilabel y clasificación multiclass
      • Aplique la clasificación multilabel para clasificar los tags de las preguntas de Stackoverflow
      • Conozca las métricas de evaluación para modelos de clasificación multilabel
      • Conozca Scikit-Multilearn, una librería específica para trabajar con clasificación multilabel
    • Curso Modelos predictivos en datos: Detección de fraude

      10h
    • Faça esse curso e:
      • Aprende a como manejar un problema de machine learning de inicio a fin usando pipeline de data science
      • Entiende como importar y preparar tus datos
      • Aplica el análisis exploratório de datos (AED) de forma eficiente
      • Crea modelos predictivos usando diferentes algoritmos
      • Compara el resultado de diferentes algoritmos de una manera válida utilizando métricas de performance
      • Aprende a como apresentar los resultados de forma eficiente para toda tu empresa
      • Resuelva un problema real con datos reales
  2. 2 Machine Learning e Marketing

    En nuestra primera inmersión, nos enfocamos en resolver posibles problemas en el viaje de compras de un usuario de e-commerce, pero el machine learning va más allá de los desafíos internos de una plataforma, ¡es un gran aliado para impulsar el marketing de una empresa!

    En esta parte de la capacitación descubriremos cómo Machine Learning alineado con las tecnologías en la nube de Google puede ayudar a mejorar el marketing de su negocio, un ejemplo sería personalizar sus campañas al segmentar a los clientes por características comunes a través de Clusterización.

    • Curso Data Analytics: Machine Learning con Google Cloud Platform

      10h
    • Faça esse curso e:
      • Aprenda conceptos avanzados de Machine Learning en el Marketing Digital
      • Aprenda cómo usar los hits de Google Analytics en su modelo
      • Aprenda a usar Google Cloud Platform
      • Utilice Google Big Query como fuente de datos
      • Aprenda a usar el notebook de Google Datalab
      • Aprenda a realizar downsampling en bases desbalanceadas
      • Entrene modelos con XGBoost
    • Curso Data Analytics: Machine Learning aplicado al Marketing Digital

      12h
    • Faça esse curso e:
      • Aprenda a aplicar Machine Learning en el Marketing Digital
      • Entienda los conceptos de los datos del comportamiento online
      • Transforme los datos en formato JSON
      • Aprenda a crear variables de usuarios en sites
      • Aplique Gradient Boosting parar predecir cuanto un usuario va a gastar
    • Curso Clusterización de datos: segmentación de clientes

      10h
    • Faça esse curso e:
      • Aprende cómo conducir un problema de machine learning de inicio a fin, empleando la pipeline de Data Science
      • Entiende cómo importar y preparar los datos
      • Aplica el análisis exploratorio de datos (AED) de forma eficiente
      • Crea un modelo de clusterización, determinando el mejor número de clusters
      • Compara el resultado de diferentes métodos para identificar el número correcto de clusters
      • Aprende cómo presentar los resultados de forma eficiente a toda tu empresa
      • Resuelve un problema real, con datos reales
  3. 3 Machine Learning y Deploy de Modelos

    En cada inmersión, aprendemos cómo podemos resolver algunos problemas reales aplicando Machine Learning, pero nada de esto ayudará si sus modelos y soluciones solo están en su máquina, necesitamos alguna forma de poder hacer que estos modelos sean accesibles para otras aplicaciones.

    En este último módulo, comenzaremos nuestro viaje a través de MLOps, construiremos nuestra API de Machine Learning, realizaremos el deploy y analizaremos cómo se pueden incorporar las mejores prácticas de DevOps en los sistemas de Machine Learning.

    ¡Así que tomemos un respiro para la última inmersión de esta formación!

    • Curso MLOps: Machine Learning y APIs

      08h
    • Faça esse curso e:
      • Aprende qué es MLOps
      • Descubre cómo crear APIs con Flask
      • Habilita modelos de Machine Learning con APIs
      • Entiende la administración de dependencias de tu modelo
      • Aprende a serializar un modelo de Machine Learning
    • Curso MLOps: deploy de modelos

      08h
    • Faça esse curso e:
      • Aprende a habilitar el acceso a tu modelo
      • Descubre cómo crear un servidor para tu modelo
      • Realiza el deploy de tu modelo utilizando App Engine
      • Entiende cómo combinar tu aplicación con Docker y hacer el deploy con Cloud Run
      • Entiende cómo hacer el deploy automático con GitHub Actions

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