Machine learning para investigación con Weka
Conoce las técnicas de aprendizaje automático más potentes para investigadores con Weka Workbench, de cero a experto.
Pago único, acceso de por vida y 30 días de garantía de devolución. Enlace de instructor.
Resumen del curso
La propuesta de este curso es llegar al aprendizaje automático sin programar. A lo largo de 106 clases y 16 horas se trabaja con Weka Workbench, un entorno gratuito que permite aplicar algoritmos de minería de datos sobre cualquier tabla mediante su interfaz, de modo que el esfuerzo se concentra en entender el método y no en escribir código. Lo imparten el doctor Manuel Castillo y Álvaro García.
La estructura sigue las fases de un proyecto real. Primero el preanálisis y el pretratamiento de los datos, después el preprocesamiento propiamente dicho, el análisis exploratorio, la fase de modelado, la de optimización y predicción, y por último el aprendizaje no supervisado. Son nueve unidades temáticas acompañadas de vídeos, actividades, temario y foros, con el conjunto de datos como hilo conductor desde el estado en bruto hasta el modelo ajustado.
El enfoque está declaradamente orientado a la investigación: el objetivo es que quien trabaja con datos experimentales propios o con bancos de datos públicos pueda construir modelos predictivos y agrupamientos, interpretar sus métricas y afinar los parámetros sin conocer el desarrollo matemático de cada algoritmo. Al terminar, el alumno ha desarrollado proyectos de regresión, de clasificación binaria y multiclase y de agrupamiento.
¿Qué es Weka?
Weka, o Weka Workbench, es un entorno de software libre y gratuito para minería de datos y aprendizaje automático desarrollado en el ámbito universitario. Reúne en una interfaz gráfica un catálogo amplio de algoritmos de clasificación, regresión, agrupamiento y selección de atributos, junto a los filtros de preprocesamiento y las herramientas de evaluación y visualización. Todo se maneja desde ventanas y menús, sin escribir una línea de código.
Esa es su principal ventaja y también su límite. Permite que un investigador compare veinte algoritmos sobre su conjunto de datos en una tarde, documentando las métricas de cada uno, sin tener que programar ni conocer la formulación matemática del modelo. En cambio no encaja bien en un desarrollo que deba integrarse en una aplicación o automatizarse en producción, terreno en el que se emplean librerías de programación. Como herramienta de análisis y de experimentación resulta difícil de superar por su relación entre coste y capacidad.
Qué aprenderás
- Aprender Machine Learning para Investigación con WEKA de forma práctica, paso a paso y con casos reales.
- Aprender las técnicas de preprocesamiento de datos para machine learning.
- Conocer las diferentes posibilidades sobre el pre-análisis y pre-tratamiento de datos para machine learning
- Comprender qué es la minería de datos y aplicarla a un conjunto de datos específico.
- Comprender y analizar la fase de preprocesamiento en machine learning.
- Comprender y analizar la fase del análisis de datos previos al modelado algorítmico en machine learning.
- Comprender y analizar la fase de modelado algorítmico en machine learning.
- Comprender y analizar la fase de tuning para los diferentes modelos de machine learning.
- 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 106 clases en total:
- Introducción a Udemy y Bienvenida al curso Machine Learning con Weka.
- Machine Learning con Weka.
- Pre-Análsis y pre-tratamiento de datos.
- Pre-procesamiento de Datos para Machine Learning.
- Análisis de Datos en Machine Learning.
- Fase de Modelado en Machine Learning.
- Fase de optimización y Forecasting
- Aprendizaje No Supervisado
- Solicitud del Certificado de Finalización del Curso.
- Clase extra
Qué aporta este curso
Casi toda la formación en aprendizaje automático pasa por aprender a programar primero, lo que descarta a buena parte del personal investigador que solo necesita analizar sus propios datos. Este curso elimina ese requisito: 16 horas organizadas por fases de proyecto sobre un entorno gratuito y sin código. El peso recae en el preprocesamiento y en la interpretación de resultados, que es donde se decide la calidad de un análisis, y el material se completa con actividades, temario escrito y foros. Lo firma un doctor junto al autor del catálogo.
| Este curso | 16 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 explotar un conjunto de datos experimentales propios: depurarlo, seleccionar los atributos que aportan información, comparar varios algoritmos de predicción con la misma partición de datos y documentar las métricas que respalden la conclusión de un artículo o de una tesis. Permite también aplicar agrupamiento a datos sin etiquetar para detectar patrones que no se habían anticipado, y preparar las tablas y los gráficos con los que esos resultados se presentan.
¿Para quién es este curso?
Encaja de lleno con investigadores, doctorandos y personal técnico de laboratorio que manejan datos tabulares y necesitan modelado predictivo sin dedicarse a la programación. También con estudiantado universitario que debe aplicar estas técnicas en un trabajo de fin de grado o de máster, y con profesionales de cualquier sector que dispongan de datos en hoja de cálculo y quieran analizarlos con rigor.
Quien busque formarse como desarrollador de modelos para integrarlos en una aplicación debería orientarse a un curso basado en programación, porque Weka no está pensado para ese destino. Tampoco cubre redes neuronales profundas ni datos no estructurados: el terreno es el de los datos tabulares y los algoritmos clásicos de minería de datos, que es donde esta herramienta rinde mejor y con menos esfuerzo de preparación.
Requisitos
- Para la realización de este curso (Machine Learning para Investigación con WEKA) no se requieren grandes conocimientos previos, ya que la formación se acomete desde un nivel cero.
- 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.
- Durante el curso 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.
- 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 para investigación con Weka»?
El curso tiene 16 horas de vídeo bajo demanda, con 106 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 (Machine Learning para Investigación con WEKA) no se requieren grandes conocimientos previos, ya que la formación se acomete desde un nivel cero; 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; Durante el curso 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; 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 4,3 sobre 5, calculada sobre 75 reseñas de alumnos verificados, y acumula 2.863 inscripciones.
¿Hace falta saber programar?
No, y es el motivo principal para elegir este curso. Weka se maneja desde su interfaz gráfica, de modo que los algoritmos se aplican, se configuran y se evalúan mediante menús. Tampoco se exige conocer el desarrollo matemático de cada modelo: lo que el curso enseña es cuándo usar cada uno, cómo preparar los datos y cómo leer las métricas que devuelve.
¿Weka es gratuito?
Sí. Weka Workbench es software libre y gratuito, lo que permite seguir el curso sin coste de licencias y seguir usándolo después en el trabajo propio. El curso indica además que no se necesita un equipo informático potente, ya que el programa funciona con fluidez en ordenadores corrientes, tanto en PC como en Mac.
¿Puedo trabajar con mis propios datos?
Ese es el planteamiento. El curso está orientado a que el alumno aplique las técnicas a datos de sus propios experimentos o a conjuntos obtenidos de bancos de datos libres. El bloque de preanálisis y pretratamiento enseña precisamente a dejar una tabla propia en condiciones de ser analizada, que es el paso donde suelen aparecer los problemas de formato y de valores ausentes.
¿Qué diferencia hay entre aprendizaje supervisado y no supervisado?
En el supervisado los datos incluyen la respuesta que se quiere predecir, de modo que el modelo aprende de ejemplos resueltos: ahí entran la regresión y la clasificación. En el no supervisado no hay etiqueta, y el objetivo es encontrar estructura en los datos, normalmente mediante agrupamiento. El curso dedica bloques separados a ambos enfoques, en ese orden.
¿Es válido para una tesis doctoral?
El curso está planteado expresamente para investigación, y cubre lo que un trabajo académico exige: preprocesamiento documentado, comparación de modelos sobre la misma partición de datos, optimización de parámetros e interpretación de las métricas. El uso que se haga de esos resultados depende de los criterios del área y del director de la investigación, pero la herramienta y el método son los habituales en publicaciones.
¿Me vale si trabajo en Mac?
Sí. Weka funciona en los sistemas operativos habituales y el curso señala que su uso resulta fluido tanto en PC como en Mac sin necesidad de un equipo de altas prestaciones. Los archivos de datos y los modelos son los mismos en ambos sistemas, por lo que los ejercicios se pueden reproducir sin cambios.
¿Cuánto tardaré si dedico tres horas por semana?
Las 16 horas de vídeo equivalen a unas seis semanas a ese ritmo. Como cada fase incluye actividades y conviene repetir el proceso sobre datos propios, un plazo cómodo ronda los dos meses y medio. El curso permanece en la cuenta sin caducidad, lo que resulta útil para volver al bloque de optimización cuando llega el momento de afinar un modelo concreto.
¿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.
