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Competencias Digitales para Empresas
Machine Learning sin programar
Área de formación: IA y Automatización
Duración: 15 horas
Modalidad: Presencial / Online síncrono / In-company
Objetivo General
Introducir a los participantes en la creación y uso de modelos de Machine Learning mediante plataformas AutoML que no requieren conocimientos de programación, con el objetivo de aplicar análisis predictivo a problemas reales de la empresa y mejorar la toma de decisiones basada en datos.
Objetivos específicos
Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos del Machine Learning sin necesidad de tecnicismos.
- Preparar y organizar datos correctamente para crear modelos predictivos.
- Utilizar herramientas AutoML para entrenar, evaluar y comparar modelos.
- Interpretar predicciones y métricas de rendimiento de forma clara.
- Identificar aplicaciones prácticas en diferentes departamentos.
- Detectar errores comunes y validar la fiabilidad de un modelo.
- Construir un modelo completo de predicción aplicable a un caso real.
Contenidos formativos
Bloque 1. Introducción al Machine Learning
- Qué es el ML y para qué se utiliza.
- Tipos de modelos: clasificación, regresión, segmentación.
- Ejemplos empresariales reales.
Bloque 2. Preparación de datos
- Limpieza básica y detección de errores.
- Selección de variables relevantes.
- División de datos para entrenamiento y validación.
- Importancia de los datos de calidad.
Bloque 3. Uso de plataformas AutoML
- Funcionamiento de las herramientas sin código.
- Entrenamiento automático de modelos.
- Selección del mejor modelo según métricas.
- Ajustes básicos y reentrenamiento.
Bloque 4. Interpretación de resultados
- Cómo leer métricas (accuracy, precision, recall…).
- Importancia de las variables (feature importance).
- Validación del modelo para evitar errores o sesgos.
Bloque 5. Aplicación práctica
- Predicción de ventas.
- Segmentación de clientes.
- Estimación de demanda.
- Identificación de riesgos y comportamientos.
- Desarrollo de un proyecto predictivo final.
Competencias que desarrolla
- Comprensión clara del proceso de Machine Learning.
- Preparación y organización profesional de datos.
- Creación de modelos predictivos sin programar.
- Evaluación de la calidad y fiabilidad de un modelo.
- Toma de decisiones basada en análisis predictivo.
- Capacidad para aplicar ML a casos reales de negocio.
Metodología
Metodología CITED basada en aprendizaje práctico:
- Demostraciones guiadas paso a paso.
- Construcción real de modelos en plataforma AutoML.
- Ejercicios de interpretación y validación de resultados.
- Aplicación a casos prácticos por departamentos.
- Proyecto final individual adaptado al entorno del participante.
- Metodología accesible para perfiles no técnicos.
Sistema de evaluación
La evaluación se realiza mediante:
- Participación en las actividades prácticas.
- Interpretación correcta de métricas e informes.
- Elaboración del Proyecto Predictivo Final (PPF), que incluye:
- — Preparación de datos
- —Entrenamiento del modelo
- —Validación
- —Conclusiones aplicadas al negocio
Se entregará Certificado de Asistencia o Aprovechamiento según los criterios.
Duración y organización
Duración total: 15 horas
Formato recomendado: 3 sesiones de 5 horas o 5 sesiones de 3 horas
Modalidad: presencial, online síncrono o formación in-company
