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Árboles, Random Forests y XGBoost en R: ¡Con Casos Reales!
Data Science, Minería de Datos y Machine Learning con Casos Reales. Incluye los paquetes XGBoost ROCR, y CARET de RStudio.
Descripción del curso
Bienvenidos al curso Arboles de Decisión, Bosques Aleatorios y Potenciados por Gradientes (Gradient Boosting) en R. Al finalizar este curso, podrás elaborar modelos de aprendizaje supervisado (machine learning) haciendo uso de diferentes paquetes de R como ROCR, CARET y XGBoost.
Estos nuevos conocimientos te resultarán útiles si estás interesado en hacer carrera como analista de inteligencia de negocios o para obtener insights que te permitan tomar mejores decisiones con base a datos si eres un emprendedor.
Este es un curso muy completo con más de 40 sesiones divididas en 9 secciones. En el, abordamos herramientas de data mining y machine learning con mucha profundidad y con un enfoque de caso de enseñanza 100% práctico. A diferencia de otros cursos, este va más allá de ser simplemente un curso de programación en R ya que aborda tanto la limpieza previa de los datos como la comparación entre modelos y el análisis de los resultados.
Iniciaremos el curso elaborando un árbol de clasificación paso a paso y con cálculos manuales para que comprendas la caja negra atrás del algoritmo. Luego, utilizaremos un caso de enseñanza con datos reales, en la que asumiremos el rol de un analista de datos recién contratado por una agencia de viajes que deberá predecir los clientes con mayor probabilidad de adquirir un programa con base a datos históricos.
Diseñé este curso para estudiantes universitarios y profesionales interesados en la ciencia de datos y machine learning pero que por su formación tienen muy poca experiencia en lenguajes de programación. Este es un curso abierto para todos que incluye una sección introductoria a R, por lo que no tiene prerrequisitos.
***** ¡TODOS los códigos de R utilizados en los videos están en la sección de Recursos de las sesiones! *****
Te invito a que revises la clase modelo y te inscribas. ¡Espero verte pronto!
Contenido del curso
Introducción
26:05- Bienvenida al Curso02:24AVANCE
- Clase Modelo13:59AVANCE
- Estructura del Curso09:42AVANCE
Curso Introductorio a R
01:01:07- Presentación de la Sección01:03
- Descarga e Instalación de R y RStudio03:57
- Introducción a la interfaz de usuario RStudio06:39
- Instalación de paquetes y uso de la biblioteca04:48
- Funciones en R03:38
- Importando Datos desde Excel04:44
- Accediendo a Datos de un Dataframe06:54
- Factores y Variables Categóricas en R09:32
- Cambiando las dimensiones de un objeto e R02:03
- Operadores Lógicos en R05:39
- Condicionales If Else, Else If,08:18
- Bucle For03:52
Introducción a Árboles de Decisión
34:47- Presentación de la Sección00:48
- Introducción a Árboles de Decisión05:24
- Árbol de Clasificación. Sesión A.07:00
- Árbol de Clasificación. Sesión B.07:23
- Árbol de Clasificación. Sesión C.05:29
- Árbol de Clasificación. Sesión D.08:43
Preparando la Base de Entrenamiento y Prueba
37:21- Planteamiento del Caso: Eduviajes (A)08:02
- Importando Datos08:04
- Lidiando con Datos Faltantes14:23
- Partiendo la Base de Entrenamiento y Testing06:52
Árboles de Decisión con ctree
31:57- Introducción a la Sección00:51
- Creando Árboles con la función CTREE06:52
- Predicción y Matriz de Confusión09:01
- Curva ROC11:14
- Área bajo la Curva (AUC)03:59
Árboles de Decisión con rpart
25:52- Presentación de la Sección00:52
- Creando Árboles con rpart06:29
- Definiendo cp y Podado04:30
- Clasificación y Matriz de Confusión con rpart06:52
- Comparando Modelos con ROC y AUC07:09
Bosques Aleatorios (Random Forests)
24:30- Presentación de la Sección00:54
- Modelo de Bosque Aleatorio12:31
- Cálculo de Probabilidades, Clasificación y Matriz de Confusión con Random Forest06:49
- Curva ROC y AUC04:16
Bosques Potenciados por Gradientes (XGBoost)
17:20- Presentación de la Sección00:46
- Bosques Potenciados con Gradientes con el Paquete XGBoost10:31
- Curva ROC y AUC06:03
Proyecto de Curso
07:20- Presentación de la Sección00:54
- Eduviajes (B)05:25
- Conclusión01:01
Valoraciones
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