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Machine Learning para Datos Tabulares

XGBoost, LightGBM, CatBoost. Sin fluff de deep learning: el pan diario de la data science sobre CSVs reales.

4.6(680 reseñas)4200 estudiantes32h · 12 módulosÚltima actualización: 2026-02-28

de Marina Reyes

Programa del curso

12 módulos · 78 lecciones

  1. 01

    Por qué gradient boosting domina tabular

  2. 02

    XGBoost: parámetros que realmente importan

  3. 03

    LightGBM: cuándo es mejor

  4. 04

    CatBoost: datos categóricos nativos

  5. 05

    Cross-validation seria

  6. 06

    Hyperparameter tuning con Optuna

  7. 07

    Feature engineering tabular

  8. 08

    Imbalanced data: SMOTE y alternativas

  9. 09

    Calibración de probabilidades

  10. 10

    SHAP para interpretabilidad

  11. 11

    Deploy de modelos tabulares

  12. 12

    Proyecto: competición Kaggle

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