Duración
3 meses
Fecha de Inicio
14-08-2026
Modalidad
online
Dificultad
Avanzado
Precio
414 €
El Curso de Machine Learning con Python de Academia IA está diseñado para formar profesionales capaces de construir modelos predictivos robustos aplicando aprendizaje supervisado y no supervisado sobre datos reales del mundo analítico. El programa abarca desde el tratamiento avanzado de datos con pandas y NumPy hasta el entrenamiento, validación y evaluación de modelos con scikit-learn, XGBoost y LightGBM dentro de flujos analíticos profesionales, reproducibles y plenamente trazables.
Trabajarás de manera directa en feature engineering avanzado, validación cruzada estratificada, model tuning con búsqueda sistemática de hiperparámetros, interpretación rigurosa de métricas y construcción de pipelines reproducibles, junto al seguimiento de experimentos con MLflow y buenas prácticas de versionado de código y modelos.
El curso incluye un Proyecto Final donde diseñarás un modelo completo, desde la ingesta inicial de los datos hasta la evaluación final aplicada sobre un caso real de tu propio sector profesional.
El Curso de Machine Learning con Python responde a la fuerte demanda de profesionales capaces de convertir datos en decisiones mediante modelos predictivos aplicados a negocio. Las empresas necesitan perfiles que dominen el ciclo completo del ML, desde la preparación y exploración de datos hasta la puesta en producción, utilizando el ecosistema Python como estándar del sector analítico y científico actual.
El propósito del curso es formar profesionales capaces de abordar problemas reales de clasificación, regresión y segmentación con un criterio estadístico y técnico sólido. Aprenderás a limpiar y explorar datasets tabulares, diseñar variables predictivas relevantes (feature engineering), entrenar algoritmos clásicos y de boosting, aplicar validación cruzada, ajustar hiperparámetros, interpretar métricas adecuadas a cada problema y estructurar el código como pipelines reutilizables, modulares y mantenibles a largo plazo.
La formación incluye el manejo avanzado de scikit-learn, XGBoost, LightGBM, pandas y MLflow para el tracking de experimentos, el versionado de modelos y la comparación sistemática de resultados entre distintas configuraciones, culminando con un Proyecto Final donde entregarás un modelo documentado, evaluado y listo para integrarse en un flujo analítico profesional real de empresa.
El Curso de Machine Learning con Python te capacita para incorporarte a equipos de datos, áreas de analítica avanzada, departamentos de BI y consultoras tecnológicas que demandan modelado predictivo aplicado. Podrás desempeñarte como analista de machine learning, data scientist junior-intermedio o especialista en modelado dentro de sectores como banca, retail, seguros, salud, industria, telco o marketing digital orientado a datos.
La formación te prepara para resolver problemas tangibles del día a día analítico: construir modelos de churn y propensión, sistemas de scoring crediticio, segmentaciones de clientes, detección de anomalías, previsión de demanda, scoring de leads y clasificación de texto tabulado. Aprenderás a realizar análisis exploratorios rigurosos, diseñar features informativas, seleccionar el algoritmo adecuado al problema, evitar fugas de datos (data leakage) y comunicar resultados con métricas interpretables orientadas al negocio.
También adquirirás competencias clave para estructurar pipelines de ML reproducibles, versionar experimentos con MLflow, colaborar eficazmente con equipos de ingeniería de datos, auditar modelos existentes detectando sobreajuste (overfitting) o sesgos, y documentar entregables técnicos de forma profesional y clara.
admisiones@academiaia.ai +34 603 10 53 37
Av Marqués del Turia 14 Valencia
Accede al entorno Python desde cualquier lugar y compagina tu aprendizaje en ML con tu actividad profesional sin desplazamientos.
Avanza a tu propio ritmo combinando teoría aplicada y notebooks prácticos que puedes repasar cuando lo necesites.
Aprende scikit-learn, XGBoost, LightGBM, pandas y MLflow, el stack real que utilizan hoy los equipos de datos profesionales.
La excelencia formativa define cada programa de Academia IA. Nuestro compromiso es ofrecer una experiencia de aprendizaje que combine rigor técnico con aplicabilidad inmediata, preparando profesionales capaces de generar impacto real desde el primer día.
Nuestros programas están diseñados por profesionales que trabajan en empresas del sector de inteligencia artificial. Compartimos las técnicas y herramientas que utilizamos en proyectos reales.
Al unirte a Academia IA accedes a más de 400 profesionales en Skool. Un espacio donde resolver dudas, compartir proyectos y seguir aprendiendo más allá del temario oficial.
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Completar el Curso de Machine Learning con Python te posiciona en uno de los perfiles más demandados del mercado tecnológico actual. Las empresas buscan profesionales capaces de extraer valor real de sus datos mediante modelos predictivos fiables, y Python se ha consolidado como el lenguaje estándar indiscutible del sector analítico y del machine learning aplicado.
Dominio del stack profesional de ML: Aprenderás a trabajar de forma experta con pandas, NumPy, scikit-learn, XGBoost y LightGBM tal y como se utilizan en entornos empresariales reales. Esta combinación de librerías cubre la gran mayoría de los casos de uso productivos en la industria, desde modelos de regresión avanzados hasta sistemas de clasificación de alto rendimiento sobre datasets tabulares complejos.
Capacidad para construir pipelines reproducibles: Desarrollarás soluciones de ML estructuradas como pipelines reutilizables, integrando validación cruzada, tuning de hiperparámetros y tracking riguroso de experimentos mediante MLflow. Esta aproximación profesional evita el código artesanal y fragmentado, permitiéndote entregar modelos mantenibles, auditables y listos para integrarse con equipos de ingeniería de datos o MLOps.
Acceso a roles mejor remunerados del sector datos: Los perfiles con dominio técnico en machine learning figuran entre los mejor posicionados y pagados del mercado tecnológico, tanto en analítica avanzada como en data science. Las competencias que adquirirás en este curso te abrirán la puerta a posiciones estratégicas en sectores clave como banca, seguros, retail, salud, industria y consultoría tecnológica.
Integración en una comunidad activa de IA: Al formarte con Academia IA te unes a una red de profesionales técnicos que comparten proyectos, casos reales, ofertas laborales y aprendizaje continuo, ampliando de forma exponencial tu networking dentro del ecosistema de inteligencia artificial en habla hispana.
El machine learning se ha convertido en una capa crítica de la transformación digital empresarial. Compañías de todos los sectores invierten de forma masiva en modelos predictivos para optimizar precios, anticipar la demanda, personalizar experiencias de usuario y detectar fraudes financieros. Python concentra más del 70% del uso profesional en ML, consolidándose como el lenguaje estándar e indiscutible para la ciencia de datos, la analítica avanzada y los proyectos de IA aplicada en entornos de producción.
Consolidación del ML tabular en la empresa: Aunque el deep learning acapara los titulares mediáticos, la mayor parte del valor real de negocio se sigue generando mediante modelos clásicos y de boosting sobre datos tabulares estructurados. Dominar scikit-learn, XGBoost y LightGBM aplicado a problemas reales de negocio convierte al profesional en una pieza clave dentro de los equipos analíticos, capaz de entregar modelos que impactan directamente en los ingresos, la eficiencia operativa y las decisiones estratégicas de la compañía.
Exigencia creciente de rigor metodológico: Las organizaciones ya no se conforman con notebooks aislados ni resultados experimentales irreproducibles. Hoy en día buscan profesionales que trabajen con esquemas de validación cruzada estricta, separación adecuada de datos para evitar el data leakage, un feature engineering controlado y un tracking sistemático de experimentos con MLflow, garantizando que los modelos sean fiables, auditables y replicables a lo largo del tiempo.
Ventana de oportunidad para perfiles híbridos: El mercado actual necesita con urgencia profesionales capaces de unir el conocimiento de negocio con técnicas de modelado avanzado. Formarte ahora en ML con Python te sitúa ante una demanda corporativa creciente y una oferta de talento especializado aún limitada, abriéndote las puertas a roles estables, bien remunerados y con alta proyección internacional en cualquier sector intensivo en datos.
El plan de estudios del Curso de Machine Learning con Python sigue una progresión guiada que replica el flujo real de un proyecto de datos profesional: desde la exploración y limpieza con pandas hasta el despliegue de pipelines reproducibles con scikit-learn y MLflow. Cada bloque combina teoría aplicada y práctica intensiva sobre datasets realistas, evitando ejemplos teóricos excesivamente simplificados y reforzando la toma de decisiones técnicas justificadas.
La formación arranca con los fundamentos de Python para datos, el manejo avanzado de pandas y NumPy, el análisis exploratorio visual y la preparación rigurosa de features numéricas y categóricas. Continúa con los algoritmos supervisados clásicos: regresión lineal y logística, árboles de decisión, random forest y SVM, incluyendo métricas específicas de clasificación y regresión, interpretación de modelos y técnicas de validación cruzada estratificada para evitar fugas de datos (data leakage).
Los bloques avanzados abordan XGBoost y LightGBM para problemas tabulares de alto rendimiento, aprendizaje no supervisado con clustering, PCA y técnicas de reducción de dimensionalidad, feature engineering avanzado, búsqueda sistemática de hiperparámetros y la construcción de pipelines de scikit-learn. El programa cierra con el tracking de experimentos mediante MLflow y un Proyecto Final donde integrarás todo el flujo sobre un caso aplicado a tu propio sector profesional.
Aprovecha todos nuestros recursos en cualquiera de nuestras formaciones.
El Proyecto Final constituye la etapa culminante de la formación y representa la integración práctica de todas las competencias trabajadas durante el programa completo. Consiste en el desarrollo íntegro de un modelo de machine learning aplicado a un caso real de tu sector profesional, abarcando desde la definición del problema analítico y la recolección de datos hasta la evaluación rigurosa de resultados, aplicando las metodologías y técnicas adquiridas en los bloques prácticos.
El proyecto puede centrarse en cualquiera de las familias de problemas abordadas durante el curso: un modelo de clasificación supervisada para predicción de churn o scoring de clientes, un regresor de demanda o de precios, una segmentación no supervisada mediante clustering, un sistema de detección de anomalías o un modelo de propensión comercial.
Deberás estructurar el proyecto bajo un estándar profesional que cubra las siguientes etapas clave:
Análisis exploratorio (EDA) completo para entender la distribución, correlaciones y calidad de los datos analíticos.
Feature engineering razonado para transformar variables categóricas, numéricas y crear nuevos predictores de valor.
Entrenamiento y comparación de varios algoritmos competitivos utilizando scikit-learn, XGBoost y LightGBM.
Tuning de hiperparámetros sistemático mediante búsquedas estructuradas para exprimir el rendimiento de los modelos.
Construcción de un pipeline reproducible limpio que encadene la transformación de datos y la predicción sin riesgo de data leakage.
Tracking con MLflow, registrando de forma estricta las métricas, parámetros, artefactos y versiones de cada experimento.
El trabajo debe presentarse con un nivel de calidad que te permita utilizarlo directamente como portfolio profesional o integrarlo en un flujo analítico real de tu empresa o cliente. La documentación final demostrará tu capacidad para plantear un problema de negocio, justificar decisiones técnicas basadas en datos, validar con rigor estadístico y comunicar resultados mediante métricas interpretables orientadas al negocio. Este entregable tangible te diferenciará claramente en procesos de selección de perfiles de datos y evidenciará competencias sólidas ante empleadores o clientes potenciales.
No te quedes con ninguna duda y revisa todas nuestras preguntas frecuentes!
Academia IA
Sí, este curso requiere un nivel básico de Python, ya que forma parte del itinerario Avanzado de Academia IA. No necesitas ser desarrollador profesional, pero sí es necesario que te manejes con estructuras de datos, funciones y entornos de desarrollo tipo Jupyter Notebooks o Google Colab.Durante las primeras sesiones de la formación repasaremos lo esencial de pandas y NumPy antes de entrar de lleno en el modelado predictivo; de este modo, si vienes de la analítica con Excel o SQL y has hecho algún script básico de Python, podrás seguir el ritmo perfectamente.Si, por el contrario, partes desde cero absoluto en programación, te recomendamos pasar antes por un nivel introductorio de Python aplicado a datos para consolidar los fundamentos de sintaxis antes de abordar este programa corporativo.
Trabajarás con el stack profesional de machine learning en Python: pandas y NumPy para la manipulación y el tratamiento avanzado de datos, scikit-learn como la librería principal de modelado, y XGBoost junto a LightGBM para algoritmos de gradient boosting de alto rendimiento en entornos de producción.Como plataformas de desarrollo y entornos de trabajo, utilizarás Jupyter Notebooks y Google Colab. Durante la formación, aprenderás a construir pipelines reproducibles y a automatizar el tuning de hiperparámetros aplicando técnicas sistemáticas como GridSearchCV y RandomizedSearchCV.Para la parte de diagnóstico, generarás visualizaciones analíticas con matplotlib y seaborn, y evaluarás con rigor estadístico el rendimiento de tus modelos utilizando métricas clave como accuracy, F1-score, ROC AUC, RMSE o el coeficiente de silhouette, adaptándolas con criterio según la naturaleza de cada problema (clasificación, regresión o clustering).
Este curso se centra exclusivamente en machine learning clásico sobre datos tabulares: modelos supervisados como regresión lineal y logística, random forest, SVM y algoritmos de gradient boosting de última generación con XGBoost y LightGBM, junto con técnicas no supervisadas de clustering y reducción de dimensionalidad (como PCA).Por lo tanto, en este programa no se cubren redes neuronales profundas (deep learning) ni se utilizan frameworks como TensorFlow o PyTorch.El Curso de Machine Learning con Python de Academia IA es el itinerario perfecto si tu objetivo es trabajar con datos estructurados, modelos de scoring, previsión de la demanda, segmentación de clientes o analítica de negocio. En estos ámbitos es donde hoy en día se concentra la mayor parte del valor real y medible que los modelos predictivos aportan a las empresas.
Sí, precisamente ese es uno de los objetivos centrales del programa. El machine learning tabular aporta un valor estratégico incalculable en sectores tan diversos como la banca, los seguros, el retail, la industria, la salud, el marketing, la logística o los recursos humanos.Durante la formación, aprenderás a estructurar y resolver problemas reales como la predicción de abandono (churn), la propensión de compra, la previsión de la demanda, la segmentación de clientes o la detección de anomalías; todos ellos retos transversales a prácticamente cualquier tipo de negocio.En el Proyecto Final desarrollarás un modelo predictivo totalmente aplicado a tu contexto laboral real. Esto te permitirá trasladar de forma inmediata el conocimiento adquirido a tu empresa actual o, si lo prefieres, construir una pieza técnica de alto nivel que sirva como elemento diferencial en tus próximos procesos de selección.
