Curso de Árboles de Decisión con Python

El Curso de Árboles de Decisión con Python tiene como objetivo capacitar al alumno en la creación, evaluación y explicación de modelos predictivos basados en árboles de decisión aplicados con Python.

Al finalizar la formación, el participante será capaz de:

* Construir modelos de clasificación y regresión mediante árboles de decisión en Python.

* Aplicar técnicas avanzadas como Bagging, Random Forest y Boosting para mejorar el rendimiento predictivo.

* Ajustar hiperparámetros y realizar poda (pruning) para evitar el sobreajuste de los modelos.

* Interpretar modelos complejos con herramientas de explicabilidad como LIME y SHAP.

* Evaluar y comparar modelos mediante métricas de rendimiento adecuadas.

* Integrar todo el flujo de trabajo de machine learning supervisado en Python de manera práctica y reproducible.

El Curso de Árboles de Decisión con Python está dirigido a profesionales, estudiantes e investigadores que deseen aplicar técnicas avanzadas de machine learning para la creación de modelos predictivos basados en árboles de decisión.

Esta formación es ideal para:

* Analistas de datos, científicos de datos y estadísticos que buscan profundizar en el uso de Python para construir modelos de clasificación y regresión.

* Profesionales de áreas técnicas o científicas —como ingeniería, economía, biología, psicología o marketing— que trabajan con grandes volúmenes de datos y desean extraer conocimiento a través de técnicas predictivas.

* Investigadores y docentes que quieren incorporar métodos de análisis automatizados y reproducibles a sus proyectos.

* Estudiantes de posgrado y doctorandos interesados en especializarse en modelos supervisados de aprendizaje automático.

* Personas con conocimientos básicos de Python y fundamentos de estadística que quieran avanzar hacia un nivel intermedio en machine learning.

Gracias a su enfoque práctico, tutorías personalizadas y modalidad 100 % online, este curso permite avanzar a tu ritmo mientras aprendes a aplicar las técnicas de árboles de decisión en contextos reales de análisis y predicción de datos.

El Curso de Árboles de Decisión con Python está diseñado para alumnos con una base previa en programación y análisis de datos que deseen profundizar en el uso de técnicas de machine learning supervisado.

Se recomienda que el participante cumpla los siguientes requisitos:

* Tener conocimientos básicos de Python, incluyendo estructuras de datos, bucles y uso de librerías.

* Poseer nociones fundamentales de estadística y análisis de datos, especialmente en conceptos como correlación, regresión o validación de modelos.

* Contar con un ordenador con conexión a Internet y la posibilidad de instalar entornos de desarrollo como Anaconda o Jupyter Notebook.

* Disponer de motivación para aprender de forma práctica y aplicar los conocimientos en proyectos reales de análisis predictivo.

El curso está orientado a un nivel intermedio, aunque incluye explicaciones detalladas y tutorías personalizadas para facilitar el aprendizaje incluso a quienes tienen una experiencia limitada en programación.

Al finalizar con éxito el curso, el alumno recibe un Diploma acreditativo de Máxima Formación, que certifica la superación de los contenidos y las 60 horas de formación online.

El Curso de Árboles de Decisión con Python de Máxima Formación destaca por su especialización práctica y profundidad técnica, centrada exclusivamente en una de las metodologías más potentes del machine learning supervisado.

A diferencia de otros cursos más generales de ciencia de datos o programación en Python, esta formación se dedica por completo a los árboles de decisión y sus variantes avanzadas, como Bagging, Random Forest y Boosting, permitiendo al alumno dominar su construcción, evaluación y optimización.

La metodología “learn by doing” garantiza un aprendizaje activo y práctico: desde el primer módulo se trabaja con datos reales, aplicando cada técnica directamente en entornos de desarrollo profesional como Jupyter Notebook o Anaconda.

Otro de sus grandes diferenciales es la explicabilidad de los modelos, un aspecto cada vez más demandado en la ciencia de datos moderna. El curso enseña a interpretar los resultados mediante herramientas como LIME y SHAP, que ayudan a comprender el impacto de las variables en las predicciones.

Además, ofrece tutorías personalizadas e ilimitadas, acceso 100 % online y flexible (24/7) y materiales constantemente actualizados, garantizando una experiencia formativa adaptada a cada alumno.

Respaldado por la trayectoria de Máxima Formación, centro referente en ciencia de datos y estadística aplicada y colaborador habitual del CSIC, este curso combina rigor académico, claridad pedagógica y aplicabilidad inmediata en entornos reales de análisis y predicción.

Al rellena el formulario de contacto el equipo académico/comercial se pondrá en contacto —normalmente por correo electrónico y, en algunos casos, también por teléfono— para:
* Resolver dudas sobre contenidos, metodología, duración o certificación.
* Orientar sobre el nivel del curso y si se ajusta a las necesidades del alumno.

Si decides inscribirte, el equipo docente te dará acceso al campus virtual para que puedas empezar de inmediato.

Se recomienda tener conocimientos básicos del lenguaje, aunque no es necesario ser un programador experto. El curso incluye ejemplos guiados y explicaciones paso a paso que facilitan la comprensión incluso a quienes tienen poca experiencia.

Se trabaja principalmente con Python y entornos de desarrollo como Jupyter Notebook o Anaconda, utilizando librerías especializadas en machine learning como scikit-learn, pandas, NumPy y herramientas de interpretabilidad como LIME y SHAP.

El curso incluye ejercicios con datos reales, tanto de clasificación como de regresión, donde el alumno construye, evalúa y optimiza modelos de árboles de decisión, además de aplicar técnicas de ensemble y explicabilidad.

Sí. Al completar todas las actividades y evaluaciones, el alumno obtiene un certificado acreditativo de Máxima Formación, que acredita sus competencias en la construcción e interpretación de modelos de machine learning con Python.

La duración estimada es de 60 horas, pero el curso es 100 % online y flexible, por lo que cada alumno puede avanzar a su ritmo. Además, cuenta con tutorías personalizadas e ilimitadas, para resolver dudas y garantizar un aprendizaje completo.