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Objetivos del curso

• Comprender los fundamentos del Machine Learning aplicado al análisis de datos.

• Construir modelos predictivos para anticipar comportamientos y tendencias.

• Aplicar analítica predictiva para mejorar decisiones empresariales.

• Detectar patrones y oportunidades a partir de datos masivos.

Contenido

Fundamentos de analítica predictiva

• Qué es el Machine Learning

• Tipos de aprendizaje: supervisado y no supervisado

• Proceso de construcción de modelos predictivos

Preparación y exploración de datos

• Limpieza y transformación de datos

• Selección de variables relevantes

• Análisis exploratorio de datos

Modelos de Machine Learning

• Modelos de regresión

• Modelos de clasificación

• Clustering y segmentación de datos

Evaluación de modelos

• Métricas de evaluación de modelos

• Validación y mejora de modelos

• Interpretación de resultados

Aplicaciones empresariales

• Predicción de demanda

• Detección de abandono de clientes

• Análisis de riesgo y fraude

Fechas y horarios

Fechas: Del 4 al 13 de mayo y del 25 al 29 de mayo de 2026

Horario: De lunes a viernes de 15:30 a 18:30

Horas: 39

Inicio selección: 14 de abril

Metodología

El curso se impartira en modalidad ONLINE Sincrono por videoconferencia

Imparte

Oblomov S.L:

Inscripciones

El curso es gratuito. La inscripción no garantiza la obtención de plaza en el curso, en caso de tener más inscripciones que plazas se hará una selección de los alumnos. Los alumnos deberán confirmar su asistencia una vez seleccionados.

Inscripción