¿Quieres ser un experto en el uso de árboles de decisión de regresión y clasificación para resolver problemas de negocio? Este curso cubre los conceptos básicos de R y RStudio y los conjuntos de datos incorporados de R, incluidos todos los pasos que debes seguir al usar los árboles de decisión de RStudio para resolver problemas de negocio. Los árboles de decisión son frecuentes entre los científicos de datos que buscan una herramienta de soporte que les permita tomar decisiones comerciales sostenibles. Aunque un árbol de decisión simple tiene algunas desventajas de precisión, la buena noticia es que las variantes y técnicas avanzadas pueden ayudar a aumentar su precisión, lo que aprenderás en este curso. Aprenderás los métodos avanzados adecuados para escenarios donde el objetivo es lograr la máxima precisión a expensas de la interpretabilidad del modelo. Al aprender a usar un árbol de decisión, podrás segmentar poblaciones y regiones e identificar las diferentes variables predictoras.

Se te presentarán las diferentes formas de introducir datos en R y el parámetro utilizado para crear una cantidad específica de 'buckets' en un histograma. Luego, descubrirás que el aprendizaje automático se refiere a la programación de una computadora para maximizar o minimizar los criterios de rendimiento basados en datos pasados. La máquina utiliza estos datos pasados para mejorar su efectividad en la realización de una tarea. Varias organizaciones utilizan esta información para formular estrategias comerciales y tomar decisiones comerciales efectivas utilizando modelos predictivos y prescriptivos. Comprenderás que asumimos la forma funcional de la relación entre el predictor y la variable predicha en el enfoque paramétrico del aprendizaje automático. En contraste, en el proceso no paramétrico, no asumimos ninguna forma funcional de la relación entre el predictor y la variable predicha. El curso discutirá los pasos en la construcción de la formulación del modelo de aprendizaje automático.

A continuación, aprenderás cómo usar un árbol de regresión para variables objetivo cuantitativas continuas y un árbol de clasificación para variables objetivo categóricas discretas. También se discutirán los tres métodos de predicción avanzados que permiten analizar un grupo basado en árboles (bagging, random forest y boosting). El criterio más importante a considerar al crear un modelo es tener un sólido conocimiento comercial del problema que intentas resolver. Luego comprenderás que el tiempo dedicado a preparar tus datos afectará el rendimiento del modelo. Comprender los factores que influyen en las variables de interés te dará una base sólida en tus esfuerzos para crear modelos efectivos. Finalmente, estudiarás la imputación de valores faltantes en R, el análisis univariado y EDD, la creación de variables ficticias y la matriz de correlación. Este curso será de interés para analistas de negocios, ejecutivos o estudiantes interesados en aprender sobre árboles de decisión. ¿Por qué esperar? ¡Comienza este curso hoy y conviértete en un experto en resolución de problemas!