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Descripcion del curso
Bienvenido(a) a este curso sobre Arboles de Decision, Random Forest y Gradient Boosting en R y Python, ahora con integracion de Chat GPT para acelerar su trabajo (sin perder el criterio).El objetivo es que usted no solo entienda la teoria, sino que pueda aplicar estos modelos a casos reales, interpretar resultados y tomar decisiones basadas en datos, con un enfoque practico y directo.Que aprendera (enfoque aplicado)En el curso usted dominara modelos de aprendizaje supervisado y metodos de ensamble, trabajando con dos casos completos:Caso 1 (R): una agencia de viajes, donde modelamos la probabilidad de compra de clientes.Caso 2 (Python + Chat GPT): un embudo de ventas (conversion de leads) para una escuela de negocios online, aplicando arboles de decision, random forest y gradient boosting.A lo largo del curso, usted vera como:Preparar datos y construir variables relevantes.Entrenar modelos, comparar desempeno e interpretar resultados.Entender las fortalezas de cada tecnica (arboles vs ensambles) y cuando usar cada una.Practica real: ejercicios y Role Plays Este curso incluye:Ejercicios de codificacion para practicar y consolidar cada bloque.Role Plays: escenarios guiados para practicar toma de decisiones y razonamiento aplicado (muy utiles para convertir teoria en criterio).Para quien es este curso Personas que quieren iniciarse en Machine Learning aplicado, con ejemplos entendibles y orientados a negocio.Analistas de datos, estudiantes y profesionales que quieren aprender modelos muy usados en la industria.Quienes vienen de R y quieren ampliar a Python, o viceversa.No necesita ser experto: el curso
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