
Clasificación y Regresión (SVM & Modelado) en Python

Sobre el curso
Curso corto para asimilar las técnicas esenciales de Clasificación y Regresión con Máquinas de Vectores de Soporte (SVM) en Python, impulsando tus habilidades en Machine Learning a un nivel superior. En este taller práctico, explorarás cómo implementar la teoría SVM y SVR, construirás pipelines robustos para el modelado de datos y aprenderás a optimizar hiperparámetros con herramientas avanzadas como GridSearch y Optuna. Es la ocasión perfecta para desarrollar modelos explicables y preparar entregables de ciencia de datos reproducibles.
DETALLES DEL CURSO:
Módulos:
5
Herramientas que vas a usar
Transforma tu carrera y conviértete en
Data Scientist
Encuentros en vivo.
Podrás participar de grupos de estudio guiados por mentores, junto con otros estudiantes que cursen lo mismo que tú.
Cursos y workshops 100% prácticos.
Cada curso está diseñado para aplicar lo aprendido desde el primer día, con proyectos reales y desafíos guiados.
Ticher: tu tutor IA 24/7.
Responde dudas, corrige entregas y acompaña en cada paso. Feedback instantáneo y recomendaciones personalizadas.
Playground: Creá tu propio curso en minutos.
Elegí un tema y nuestro generador AI crea un curso completo para vos. Explorá, practicá o profundizá en lo que más te interesa.
Aprendizaje dinámico que te desafía.
Cada curso está diseñado para aplicar lo aprendido desde el primer día, con proyectos reales y desafíos guiados.
CERTIFICACIÓN OFICIAL
Certificados oficiales
por empresas líderes
Top
1
Clasificación y Regresión (SVM & Modelado) en Python
Valentina Martinez
01 de junio, 2026
Explora el learning path completo
Aprenderás a dominar las técnicas de Clasificación y Regresión con Máquinas de Vectores de Soporte (SVM) en Python, construyendo pipelines robustos de Machine Learning. Optimiza hiperparámetros con GridSearch y Optuna, maneja clases desbalanceadas e interpreta tus modelos con técnicas de explicabilidad (SHAP/LIME). Conecta la teoría y la práctica para desarrollar modelos predictivos avanzados y entregar soluciones de ciencia de datos reproducibles.
1/
5
Fundamentos y práctica inicial de SVM y SVR
2/
5
Construcción de Pipelines Reproducibles en ML
3/
5
Optimización avanzada de hiperparámetros con GridSearch y Optuna
4/
5
Manejo de Desbalance, Métricas y Explicabilidad
5/
5
Evaluación Integral de SVM y Pipelines
Elegí tu modalidad de cursada ideal
Unite a los miles de graduados que trabajan en empresas líderes
+1820
+640
+270
+740
+130
+630
+1870
+140
+240
+560
+540
+980
+350.000 graduados.
Únete a la comunidad online y en vivo más grande de Latinoamérica.



+450.000 gradurados
Christian Patiño, CEO de Coderhouse






















