Machine learning con R: data analytics de básico a experto
Aprende modelado predictivo y los algoritmos de machine learning con R para convertirte en experto en data science.
Pago único, acceso de por vida y 30 días de garantía de devolución. Enlace de instructor.
Resumen del curso
El recorrido reproduce el ciclo completo de un proyecto de analítica predictiva. Arranca con un bloque de programación en R para quien llega sin base en el lenguaje, sigue con la fase de análisis exploratorio de datos y continúa con el tratamiento previo, que es donde se gana o se pierde la calidad del modelo: limpieza, transformación y preparación del conjunto para que los algoritmos respondan de forma robusta.
La fase de modelado cubre aprendizaje supervisado, con regresión, clasificación binaria y problemas multiclase, y aprendizaje no supervisado en un bloque propio. A ello se añaden la optimización de hiperparámetros y el forecasting, junto con la interpretación de la salida de cada modelo, que el curso trata como parte del trabajo y no como un añadido: un modelo cuyo resultado no se sabe explicar no sirve para decidir nada.
Las veintiuna horas y media se reparten en 114 clases y se cierran con un bloque de proyectos de machine learning sobre conjuntos de datos complejos, aplicando análisis y visualización a casos concretos. Lo firman un doctor especializado en la materia junto a Álvaro García, e incluye acceso a una comunidad de alumnos con soporte y recursos. La propia descripción recomienda haber trabajado antes con programación, preferiblemente en R.
¿Qué es el machine learning y qué papel juega R?
El machine learning es la rama de la inteligencia artificial que construye modelos capaces de extraer patrones de un conjunto de datos y aplicarlos después a casos nuevos, en lugar de seguir reglas escritas de antemano. Su subcampo más utilizado en empresa es el modelado predictivo: estimar un valor futuro o clasificar un caso a partir de ejemplos pasados. Se divide en aprendizaje supervisado, cuando los datos traen la respuesta correcta, y no supervisado, cuando hay que descubrir la estructura.
R es un lenguaje y entorno estadístico de código abierto, nacido en el ámbito académico y muy extendido en análisis de datos. Su ventaja frente a alternativas de propósito general está en que la estadística es su terreno nativo: el tratamiento de datos, la visualización y los contrastes forman parte del lenguaje y de sus bibliotecas, no de añadidos posteriores. Por eso sigue siendo habitual en investigación, banca y salud, y en cualquier contexto donde el análisis pese más que la puesta en producción.
Qué aprenderás
- Aprender Machine Learning con R de forma práctica, paso a paso y con casos reales.
- Aplicar técnicas de análisis y visualización de datos en un conjunto de datos complejo para problemas de machine learning.
- Aplicar técnicas de tratamiento de datos en un conjunto de datos para mejorar la robustez y métrica de salida de los diferentes algoritmos de machine learning.
- Comprender los diferentes mecanismos y técnicas para aplicar analítica predictiva en problemas de machine learning e interpretar la salida dada por los modelos.
- Comprender y analizar la fase del análisis de datos previos al modelado algorítmico en machine learning.
- Realizar modelos algorítmicos robustos con una optimización de sus hiperparámetros para la fase de predicción
- Desarrollar y analizar proyectos de machine learning, Aprendizaje Supervisado, como regresión, clasificación y multiclase.
- Desarrollar y analizar proyectos de machine learning de Aprendizaje No Supervisado
- Al acceder a este curso formarás parte de una comunidad educativa especializada en la materia, que te dará soporte, recursos y asesoramiento de por vida.
Temario del curso
El programa se organiza en 10 bloques, con 114 clases en total:
- Introducción a Udemy y Bienvenida al curso Machine learning con R.
- Programación con el lenguaje R.
- Fase de Análisis de datos
- Fase de tratamiento de datos.
- Fase de modelado
- Fase de optimización y forecasting
- Proyectos de Machine Learning
- Aprendizaje No Supervisado
- Solicitud del Certificado de Finalización del Curso.
- Clase extra
Qué aporta este curso
Es un curso largo y ordenado por fases, con programación, análisis, tratamiento, modelado, optimización y forecasting, en lugar de un recorrido suelto por algoritmos, y dedica un bloque propio al aprendizaje no supervisado, que muchas formaciones dejan fuera. Lo imparte un doctor especializado en la materia, incluye proyectos completos sobre conjuntos de datos complejos y da acceso a una comunidad de alumnos con soporte y recursos. Son veintiuna horas y media en 114 clases.
| Este curso | 21,5 horas |
|---|---|
| Media de la especialidad | 16,9 horas |
| El más extenso de la especialidad | 28,5 horas |
| Cursos en la especialidad | 5 |
Para qué te sirve en el trabajo
Sirve para montar un modelo de predicción de demanda, una clasificación de clientes por probabilidad de abandono, una segmentación con técnicas no supervisadas o una previsión de series temporales, y para presentar el resultado explicando qué variables lo sostienen. En un entorno profesional el valor está en la fase previa, la de análisis y tratamiento de datos, que es la que suele explicar por qué un modelo funciona o fracasa cuando sale del cuaderno de pruebas.
¿Para quién es este curso?
Encaja con analistas de datos que quieren pasar de la descripción a la predicción, con titulados en estadística, matemáticas, ingeniería o economía que ya conocen el lenguaje, y con profesionales que trabajan con R en investigación o en empresa y necesitan sistematizar el modelado. También con quien prepara un trabajo de fin de grado o de máster con componente predictivo y busca un método ordenado.
Conviene matizar el punto de partida. Los requisitos del curso indican que se acomete desde nivel cero y hay un bloque introductorio de programación en R, pero la propia descripción recomienda conocimientos previos de programación, preferiblemente en ese lenguaje, y sugiere cursar antes una formación específica de R. Quien no haya programado nunca encontrará exigente el tramo de modelado si no refuerza esa base por su cuenta.
Requisitos
- Para la realización de este curso no se requieren grandes conocimientos previos, ya que la formación se acomete desde un nivel cero.
- Durante el curso (Machine Learning con R) trabajaremos con la última versión del programa, pero no te preocupes si tienes una versión anterior, ya que las distintas versiones difieren muy poco entre sí. Si existe algún cambio importante entre las distintas versiones hablaremos de ello durante la formación.
- Para la realización de este curso no vas a necesitar el equipo informático más potente del mercado, ya que el software empleado en la formación se encuentra perfectamente optimizado y su uso es muy fluido en todo tipo de equipos, tanto en PC como en Mac.
- Cuando compres el curso, podrás acceder a las clases cuando y donde quieras. El curso se queda en tu cuenta de Udemy para siempre. :)
- El más importante requisito para realizar este curso es el entusiasmo y la motivación por aprender nuevas habilidades que aumenten tus competencias profesionales.
Preguntas frecuentes
¿Cuánto dura el curso «Machine learning con R: data analytics de básico a experto»?
El curso tiene 21,5 horas de vídeo bajo demanda, con 114 clases organizadas en 10 bloques temáticos. Al ser online y a tu ritmo, puedes repartir ese tiempo como te convenga, y el acceso no caduca.
¿Necesito conocimientos previos?
Requisitos del curso: Para la realización de este curso no se requieren grandes conocimientos previos, ya que la formación se acomete desde un nivel cero; Durante el curso (Machine Learning con R) trabajaremos con la última versión del programa, pero no te preocupes si tienes una versión anterior, ya que las distintas versiones difieren muy poco entre sí. Si existe algún cambio importante entre las distintas versiones hablaremos de ello durante la formación; Para la realización de este curso no vas a necesitar el equipo informático más potente del mercado, ya que el software empleado en la formación se encuentra perfectamente optimizado y su uso es muy fluido en todo tipo de equipos, tanto en PC como en Mac; Cuando compres el curso, podrás acceder a las clases cuando y donde quieras. El curso se queda en tu cuenta de Udemy para siempre. :).
¿Incluye certificado al terminar?
Sí. Al completar el curso recibes un certificado de finalización de Udemy, descargable en PDF, que puedes añadir a tu CV o a tu perfil de LinkedIn.
¿Quién imparte el curso?
Lo imparte Álvaro García, arquitecto y diseñador gráfico con más de 20 años de experiencia, instructor Best-Seller en Udemy con 194.557 alumnos y 24.276 reseñas acumuladas, y docente en UEM, COAM y la Universidad de León.
¿El contenido está actualizado?
Sí. La última revisión del contenido es del 22 de octubre de 2026. El curso se actualiza periódicamente para seguir las nuevas versiones del software y los cambios en la práctica profesional.
¿Qué valoración tiene el curso?
Tiene una media de 4,26 sobre 5, calculada sobre 79 reseñas de alumnos verificados, y acumula 3.905 inscripciones.
¿Necesito saber programar antes de empezar?
Hay una matización importante. Los requisitos afirman que la formación se acomete desde nivel cero y el temario incluye un bloque de programación en R, pero la descripción del curso recomienda tener conocimientos previos de programación, preferiblemente en ese lenguaje, e incluso cursar antes una formación específica de R. Quien parta de cero puede seguirlo, aunque le convendrá reforzar la base antes del bloque de modelado.
¿Qué tipos de algoritmos y problemas se abordan?
En aprendizaje supervisado se trabajan regresión, clasificación binaria y problemas multiclase. Hay además un bloque propio de aprendizaje no supervisado, y una fase dedicada a la optimización de hiperparámetros y al forecasting. El curso insiste también en interpretar la salida de los modelos, que es lo que permite justificar una decisión a partir de una predicción y no limitarse a reportar una métrica.
¿Hace falta un ordenador potente?
Los requisitos descartan la necesidad de una máquina especialmente rápida y señalan que el entorno se mueve con agilidad en ambos sistemas operativos. R es ligero y los conjuntos de datos del curso están pensados para trabajarse en un equipo normal. Solo los ajustes con muchas combinaciones de hiperparámetros alargan los tiempos de cálculo, y ahí la diferencia la marca la paciencia más que el hardware.
¿Qué versión de R se utiliza?
Se emplea la versión actual del lenguaje, si bien el curso señala que la distancia entre versiones es mínima y que cualquier novedad de peso se comenta en clase. Al ser R un proyecto de código abierto con paquetes mantenidos por la comunidad, lo que conviene vigilar más es la versión de las bibliotecas que la del lenguaje en sí.
¿Hay proyectos prácticos con datos reales?
Sí, el temario reserva un bloque a proyectos de machine learning, y entre los objetivos figura aplicar análisis, visualización y tratamiento de datos sobre un conjunto complejo. El planteamiento es el de un experimento completo: explorar el conjunto, prepararlo, entrenar y optimizar modelos, y después interpretar y presentar la salida obtenida.
¿Incluye soporte o comunidad de alumnos?
Entre los objetivos declarados está el acceso a una comunidad educativa especializada en la materia, con soporte, recursos y asesoramiento. Es un punto relevante en un curso de este tipo, porque los problemas de machine learning rara vez se resuelven con una respuesta cerrada y suele hacer falta discutir el planteamiento, las variables elegidas o el tratamiento aplicado.
¿Cuánto tardaré si dedico tres horas por semana?
Veintiuna horas y media en 114 clases suponen unas siete semanas de visionado a ese ritmo. En analítica, sin embargo, el tiempo de teclado supera con holgura el de vídeo: reproducir los análisis, equivocarse con el tratamiento de datos y reentrenar modelos consume horas. Un plazo realista para completar el curso con proyectos propios ronda los tres meses.
¿Dónde se compra y cómo accedo?
El curso está alojado en Udemy. Compras una sola vez y el acceso es de por vida, desde el navegador o la app móvil, con 30 días de garantía de devolución. Desde el botón de esta página llegas directamente a la ficha oficial del curso.
