Verified offers with direct Udemy links (UTC)
IT & SoftwareLanguage: Spanish★4.7

Feature Engineering para Machine Learning

Verified 100% Free Offer

Verified at: Wed, 21 Oct 2026 04:20:00 UTC.

Promotional offers are limited by seat allocations and instructor timeframes; pricing may change after verification.

Feature Engineering para Machine Learning
LanguageSpanish
Rating★ 4.7 / 5.0
CategoryIT & Software
CertificateCertificate of completion upon finishing
100% Free$29.99
Proceed to Official Course on Udemy ↗
✓

What You Will Learn

Core skills and learning outcomes verified from the instructor's syllabus

✓Comprender la naturaleza de tus datos: Identificarás los diferentes tipos de datos (numéricos, categóricos, textuales) y evaluarás su calidad.
✓Seleccionar las características relevantes: Utilizarás técnicas de selección de características para identificar las variables más importantes para tu problema específico y eliminar el ruido.
✓Crear nuevas características: Aprenderás a generar nuevas características a partir de las existentes, como combinaciones, transformaciones y agregaciones, para capturar patrones más complejos.
✓Transformar las características: Aplicarás técnicas de escalado, normalización y codificación para preparar las características para los algoritmos de aprendizaje automático.
✓Evaluar la calidad de las características: Utilizarás métricas y visualizaciones para evaluar el impacto de las características en el rendimiento del modelo.

Course Curriculum & Description

La ingeniería de características es el arte y la ciencia de transformar datos crudos en información valiosa que los modelos de aprendizaje automático puedan comprender y utilizar de manera efectiva. Si bien los algoritmos de aprendizaje automático han avanzado significativamente en los últimos años, la calidad de los datos y la forma en que se preparan siguen siendo factores determinantes para el éxito de cualquier proyecto de machine learning.

Este curso te guiará a través de un proceso sistemático para convertir tus datos en características significativas. Aprenderás a:

  • Comprender la naturaleza de tus datos: Identificarás los diferentes tipos de datos (numéricos, categóricos, textuales) y evaluarás su calidad.

  • Seleccionar las características relevantes: Utilizarás técnicas de selección de características para identificar las variables más importantes para tu problema específico y eliminar el ruido.

  • Crear nuevas características: Aprenderás a generar nuevas características a partir de las existentes, como combinaciones, transformaciones y agregaciones, para capturar patrones más complejos.

  • Transformar las características: Aplicarás técnicas de escalado, normalización y codificación para preparar las características para los algoritmos de aprendizaje automático.

  • Evaluar la calidad de las características: Utilizarás métricas y visualizaciones para evaluar el impacto de las características en el rendimiento del modelo.

  • Construir modelos de Machine Learning Robustos: Todo lo expuesto anteriormente te ayudara a que tus pipelines de Machine Learning sean de gran calidad cumpliendo los estándares actuales de la industria.

Suggested Alternatives in This Field