El Machine Learning, o aprendizaje automático, es mucho más que una mera aplicación de la inteligencia artificial; es la clave para desbloquear el potencial de los datos en el siglo XXI. Este campo científico se centra en permitir que los algoritmos descubran patrones en conjuntos de datos, ya sean números, palabras, imágenes o estadísticas. ¿Quieres saber más sobre cómo funciona…
17 de mayo de 2024
Introducción al Machine Learning: Fundamentos y Aplicaciones
El Machine Learning, o aprendizaje automático, es mucho más que una mera aplicación de la inteligencia artificial; es la clave para desbloquear el potencial de los datos en el siglo XXI. Este campo científico se centra en permitir que los algoritmos descubran patrones en conjuntos de datos, ya sean números, palabras, imágenes o estadísticas. ¿Quieres saber más sobre cómo funciona y cómo está transformando diversos sectores?
¿Cómo funciona el Machine Learning?
El proceso de desarrollo de un modelo de Machine Learning consta de cuatro etapas principales. Primero, se selecciona y prepara un conjunto de datos de entrenamiento, que alimentará el modelo para aprender a resolver un problema específico. Luego, se elige un algoritmo adecuado para ejecutar sobre estos datos. A continuación, viene la etapa de entrenamiento del algoritmo, donde se ajustan los parámetros para aumentar la precisión del resultado. Finalmente, el modelo entrenado se utiliza para hacer predicciones sobre nuevos datos y se mejora continuamente con la retroalimentación.
¿Cuáles son los principales algoritmos de Machine Learning?
Existen diversos algoritmos de Machine Learning, cada uno con sus propias aplicaciones y ventajas. Desde la regresión lineal y logística para comprender relaciones entre datos, hasta los árboles de decisión para establecer recomendaciones basadas en reglas, hay una amplia gama de herramientas disponibles. Además, los algoritmos de clustering permiten identificar grupos en datos no etiquetados, mientras que las redes neuronales, especialmente en el ámbito del Deep Learning, ofrecen capacidades avanzadas de análisis y predicción.
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Muchos me preguntan: ¿Cómo doy el salto de Data Analyst a Data Scientist? ¿Hay un curso? ¿Una maestría? ¿Una fórmula secreta?
La verdad es que hay muchas rutas, pero hay algo en común en todas las historias de quienes lo logran: curiosidad, disciplina y conexión con el negocio.
Aquí te dejo los 5 pasos más claros para construir ese camino, y dos historias reales de personas que lo recorrieron —cada uno a su manera:
1. Aprende Python (o R)
Como analista quizás manejas bien Excel, Power BI o SQL. Pero para crear modelos predictivos necesitas ir un paso más allá: programar. Python es hoy el más popular. Tiene librerías como pandas, scikit-learn y matplotlib que te permiten analizar, modelar y visualizar datos de forma poderosa. ¿No sabes por dónde empezar? Aprende con proyectos pequeños que te emocionen.
2. Domina fundamentos de estadística y machine learning
No necesitas volverte experto en deep learning de la noche a la mañana. Pero sí entender bien cosas como regresión, árboles de decisión, clustering y cómo evaluar modelos (precisión, recall, AUC, etc.). Esa base te da criterio y confianza.
3. Conecta con el negocio
Un buen Data Scientist no solo sabe modelar: entiende el “para qué”. En cada reunión, pregunta:
“¿Qué problema estamos resolviendo?” “¿Qué decisión se tomará con este modelo?” Ese chip te transforma de técnico a estratega.
4. Aprende a comunicar tus hallazgos
Los datos hablan, sí. Pero tú debes traducirlos. Hazlo simple. Usa ejemplos. Cuenta una historia. Si un gerente no técnico entiende lo que hiciste y lo usa para decidir… misión cumplida.
5. Toma iniciativa
No esperes que te digan “haz un modelo”. Observa procesos, encuentra puntos de mejora y propón soluciones. El que propone, lidera.
🌟 Ahora, dos historias reales de transformación:
📘 Juan Carlos – De psicólogo a líder de ciencia de datos en educación
Graduado en Psicología, trabajaba con pacientes con trastornos mentales. Pero algo lo llamaba más: la estadística. Hizo una maestría, empezó a analizar grandes bases de datos en salud, y luego en el Ministerio de Educación. En Innova Schools fundó el área de Data desde cero y diseñó su primer modelo de churn… ¡sin que la empresa estuviera 100% preparada tecnológicamente! Todo empezó con una pasión por entender el comportamiento con datos.
📗 Douglas – De economista curioso a Head de Analytics en una corporación regional
No sabía R ni Python, pero se metió a una datatón por curiosidad. Su equipo ganó. ¿La razón? Entendieron el problema mejor que nadie. Ese evento le cambió la vida. En Alicorp aprendió R bajo presión, lideró proyectos y armó su primer equipo. Hoy, es Head of Data & Analytics, y su filosofía es clara:
“Los datos deben servir para tomar decisiones reales, en problemas reales.” ¿Todo comenzó? Cuando dijo: “yo quiero aprender eso”.
Muchos me preguntan: ¿Cómo doy el salto de Data Analyst a Data Scientist? ¿Hay un curso? ¿Una maestría? ¿Una fórmula secreta?
La verdad es que hay muchas rutas, pero hay algo en común en todas las historias de quienes lo logran: curiosidad, disciplina y conexión con el negocio.
Aquí te dejo los 5 pasos más claros para construir ese camino, y dos historias reales de personas que lo recorrieron —cada uno a su manera:
1. Aprende Python (o R)
Como analista quizás manejas bien Excel, Power BI o SQL. Pero para crear modelos predictivos necesitas ir un paso más allá: programar. Python es hoy el más popular. Tiene librerías como pandas, scikit-learn y matplotlib que te permiten analizar, modelar y visualizar datos de forma poderosa. ¿No sabes por dónde empezar? Aprende con proyectos pequeños que te emocionen.
2. Domina fundamentos de estadística y machine learning
No necesitas volverte experto en deep learning de la noche a la mañana. Pero sí entender bien cosas como regresión, árboles de decisión, clustering y cómo evaluar modelos (precisión, recall, AUC, etc.). Esa base te da criterio y confianza.
3. Conecta con el negocio
Un buen Data Scientist no solo sabe modelar: entiende el “para qué”. En cada reunión, pregunta:
“¿Qué problema estamos resolviendo?” “¿Qué decisión se tomará con este modelo?” Ese chip te transforma de técnico a estratega.
4. Aprende a comunicar tus hallazgos
Los datos hablan, sí. Pero tú debes traducirlos. Hazlo simple. Usa ejemplos. Cuenta una historia. Si un gerente no técnico entiende lo que hiciste y lo usa para decidir… misión cumplida.
5. Toma iniciativa
No esperes que te digan “haz un modelo”. Observa procesos, encuentra puntos de mejora y propón soluciones. El que propone, lidera.
🌟 Ahora, dos historias reales de transformación:
📘 Juan Carlos – De psicólogo a líder de ciencia de datos en educación
Graduado en Psicología, trabajaba con pacientes con trastornos mentales. Pero algo lo llamaba más: la estadística. Hizo una maestría, empezó a analizar grandes bases de datos en salud, y luego en el Ministerio de Educación. En Innova Schools fundó el área de Data desde cero y diseñó su primer modelo de churn… ¡sin que la empresa estuviera 100% preparada tecnológicamente! Todo empezó con una pasión por entender el comportamiento con datos.
📗 Douglas – De economista curioso a Head de Analytics en una corporación regional
No sabía R ni Python, pero se metió a una datatón por curiosidad. Su equipo ganó. ¿La razón? Entendieron el problema mejor que nadie. Ese evento le cambió la vida. En Alicorp aprendió R bajo presión, lideró proyectos y armó su primer equipo. Hoy, es Head of Data & Analytics, y su filosofía es clara:
“Los datos deben servir para tomar decisiones reales, en problemas reales.” ¿Todo comenzó? Cuando dijo: “yo quiero aprender eso”.
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