Este curso te va a brindar conocimientos, tanto teóricos como prácticos, para que puedas construir modelos predictivos utilizando técnicas de aprendizaje automático (en inglés, machine learning). Estos modelos nos permiten anticipar en alguna medida eventos futuros y, en consecuencia, pueden ser utilizados para apoyar la toma de decisiones en las organizaciones y, en general, en cualquier dominio de aplicación. El curso consta de 4 módulos, cada uno de una semana, en los cuales vas a tener la oportunidad de conocer y analizar diferentes casos de estudio con el objetivo de que tengas un panorama amplio de las aplicaciones de los modelos predictivos. En el primer módulo estudiaremos algunos fundamentos del aprendizaje automático y te mostraremos ejemplos de proyectos que pueden ser realizados con estas técnicas. El segundo módulo lo dedicaremos a la tarea de regresión y cómo construir modelos de predicción numérica con algoritmos lineales. A continuación, en el tercer módulo, estudiaremos algunos conceptos importantes en el aprendizaje supervisado, como la complejidad de modelos y la capacidad de generalización. Veremos entonces algunas técnicas que te permitirán mejorar el rendimiento de tus modelos. Por último, en el cuarto módulo, estudiaremos la tarea de clasificación y cómo construir modelos predictivos con algoritmos basados en árboles de decisión. Este curso está pensado para personas de diferentes disciplinas que quieran adentrarse en el mundo del aprendizaje automático y sus aplicaciones en el análisis de información, que estén iniciando estudios universitarios o con un título profesional. El aspirante a tomar este curso puede provenir de cualquier campo del conocimiento y estar incorporado en cualquier ámbito industrial, empresarial o académico. Este curso requiere la instalación de un programa especial (Anaconda/Jupyter Notebook). Es recomendable que el equipo cuente con más de 4GB de RAM y espacio en disco duro superior a 1GB.