Scikit Learn - Clasificación
Scikit Learn ·Ciencia de Datos
Curso de clasificación supervisada con Scikit-learn para predecir etiquetas discretas en problemas reales como detección de fraude, diagnóstico médico o segmentación de clientes. Cubre regresión logística, k-vecinos, máquinas de soporte vectorial, árboles de decisión y ensembles como Random Forest y Gradient Boosting, con métricas adecuadas para datos desbalanceados. Al terminar entregas clasificadores robustos y evalúas su rendimiento con criterio profesional.
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Formación corporativa: este curso se activa bajo pedido para tu organización. Adaptamos temario, calendario y modalidad (teleformación, aula virtual o mixto).
Contenido del curso
Machine learning clásico en Python: clasificación, regresión y pipelines.
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Aprendizaje automático Lección
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Introducción e instalación Lección
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Introducción e instalación de Scikit Learn Ejercicio
Detalles del curso
Contenido del certificado
Clasificación en Scikit Learn.
Otros cursos de Scikit Learn
Scikit Learn - Aprendizaje no supervisado
Curso de aprendizaje no supervisado con Scikit-learn para descubrir patrones y estructuras en datos sin etiquetar. Cubre clustering con K-Means, jerárquico y DBSCAN, reducción de dimensionalidad con PCA y t-SNE, métodos de densidad y selección del número óptimo de grupos. Al terminar segmentas clientes, detectas anomalías y comprimes datasets de alta dimensión con criterio metodológico.
Scikit Learn - Boosting moderno, explicabilidad y MLOps
Curso avanzado de machine learning con Scikit-learn y su ecosistema para cerrar el ciclo de vida completo de un modelo en producción. Cubre boosting moderno con librerías de gradiente como XGBoost, LightGBM y CatBoost, explicabilidad de modelos con SHAP, trazabilidad de experimentos con MLflow y prácticas de MLOps integradas. Al terminar despliegas modelos auditables, justificas sus predicciones y mantienes un registro reproducible del entrenamiento.
Scikit Learn - NLP
Curso de procesamiento de lenguaje natural con Scikit-learn para clasificar documentos y extraer información de texto en proyectos empresariales. Cubre vectorización con CountVectorizer y TF-IDF, preprocesado lingüístico, clasificación de textos, análisis de sentimiento y técnicas avanzadas de extracción de características antes de saltar a transformers. Al terminar entregas modelos NLP sólidos para casos de uso como moderación, atención al cliente o categorización documental.
Scikit Learn - Pipelines y despliegue
Curso de pipelines y despliegue con Scikit-learn para industrializar modelos de machine learning con coherencia entre entrenamiento e inferencia. Cubre el diseño de pipelines reutilizables, la transformación de columnas heterogéneas, la búsqueda de hiperparámetros, la serialización de modelos y la integración en servicios productivos. Al terminar entregas pipelines reproducibles que evitan fugas de información y se despliegan en aplicaciones reales.
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Tú nos dices a quién formar y nosotros configuramos la plataforma con tu marca, damos de alta a tu gente, evaluamos las entregas con IA y te entregamos los certificados y los informes técnicos para tu gestor FUNDAE. Catálogo amplio con teleformación, aula virtual o mixto. Sin permanencia, sin coste de setup.
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Preguntas frecuentes
- ¿Scikit Learn - Clasificación es bonificable por FUNDAE para mi empresa?
- Puede ser bonificable cuando la acción cumple los requisitos aplicables. La plataforma aporta evidencias técnicas: seguimiento de tiempos, registro de conexiones, foros, encuestas y certificados para que tu entidad organizadora o gestoría revise la documentación.
- ¿En qué modalidades se imparte Scikit Learn - Clasificación?
- En tres modalidades: teleformación (online asíncrona), aula virtual privada en directo y mixta. Adaptamos temario, calendario y modalidad al equipo.
- ¿Se adapta Scikit Learn - Clasificación al nivel de mi equipo?
- Sí. Adaptamos temario, calendario y modalidad al nivel y al stack del equipo, con ejercicios evaluados por IA y certificado verificable.
- ¿Cuánto tarda en activarse para mi empresa?
- La activación corporativa estándar es rápida, sin coste de setup ni permanencia.