Si alguna vez te preguntaste qué modelo usan los ganadores de competencias de machine learning, la respuesta casi siempre es Gradient Boosting.

En este episodio te explicamos paso a paso qué lo hace tan especial, cómo funciona, por qué es más preciso que otros modelos, y cómo usar librerías como XGBoost, LightGBM y CatBoost. Casos reales, buenas prácticas y todo lo que necesitas para sacarle el máximo provecho.

Si quieres jugar en las grandes ligas del ML, este episodio es para ti.

Los hiperparámetros pueden ser la diferencia entre un modelo mediocre y uno espectacular. En este episodio te explicamos cómo optimizarlos usando técnicas como Grid Search, Random Search y Bayesian Optimization, con ejemplos prácticos y herramientas fáciles de usar.

Si quieres que tus modelos rindan al máximo, este episodio es para ti.

El accuracy es solo la punta del iceberg. En este episodio te enseñamos cómo evaluar realmente el desempeño de tus modelos de machine learning con las métricas correctas.

Hablamos de precision, recall, F1-score, AUC, R² y más, con ejemplos prácticos y casos reales. Porque no todas las predicciones se miden igual, y usar la métrica equivocada puede costarte caro.

Si quieres que tus modelos hablen con la verdad, este episodio es para ti.

Un modelo que parece perfecto… puede ser una mentira. En este episodio te explicamos por qué la validación es la verdadera prueba de fuego para cualquier modelo de machine learning.

Descubre cómo detectar si tu modelo está sobreajustado, qué métricas elegir según tu objetivo y cómo usar validación cruzada para asegurarte de que tus predicciones sean confiables.

Si quieres modelos que realmente funcionen fuera de tu notebook, este episodio es para ti.

En este episodio te explicamos cómo menos es más cuando trabajas con datos. La reducción de dimensionalidad es la técnica que permite resumir grandes datasets en sus variables más relevantes, facilitando el análisis y mejorando los modelos.

Hablamos de métodos como PCA y t-SNE, casos reales donde son útiles y cómo implementarlos sin volverte loco. Porque no siempre más datos significan mejores resultados.

Si quieres hacer que tus datos hablen más claro y rápido, este episodio es para ti.

En este episodio nos adentramos en el mundo del machine learning no supervisado, y te explicamos cómo el algoritmo K-Means puede ayudarte a descubrir grupos ocultos dentro de tus datos, sin necesidad de etiquetas ni categorías previas.

Desde la segmentación de clientes hasta el análisis de productos o perfiles de riesgo, el clustering te permite ver conexiones que no están a simple vista. Te explicamos paso a paso cómo funciona K-Means, cómo implementarlo y cuándo conviene usarlo (y cuándo no).

🔍 Si quieres encontrar patrones en medio del caos, este episodio es para ti.

En este episodio desglosamos dos de los modelos más populares y poderosos del machine learning: los árboles de decisión y el Random Forest. Aprenderás cómo funcionan, para qué sirven y por qué son tan utilizados cuando se necesita tomar decisiones inteligentes con datos.

Desde casos como aprobar un crédito, recomendar un producto o predecir una enfermedad, estos modelos nos ayudan a tomar decisiones automáticas que se pueden explicar con lógica y defender frente a cualquier equipo de negocio.

Además, te explicamos cuándo usar un árbol simple, cuándo conviene usar un bosque completo (Random Forest), y cómo interpretarlos sin necesidad de ser programador experto.

En este episodio exploramos las cadenas de Markov, una herramienta matemática clave cuando lo que viene depende solo del estado actual, y no del pasado.

Te explicamos qué son, cómo funcionan y por qué son tan útiles en ciencia de datos. Desde predecir el clima o el comportamiento de usuarios en una web, hasta modelar secuencias en lenguaje natural o cambios en los estados financieros, las secuencias de Markov son más comunes (y poderosas) de lo que crees.

Aprenderás con ejemplos claros, aplicaciones reales en distintas industrias y una guía simple para empezar a usarlas en Python.

📊 Si quieres entender cómo anticiparte a lo que viene con solo observar el presente, este episodio te lo deja claro.

En este episodio exploramos las poderosas simulaciones de Monte Carlo, una técnica esencial cuando se trata de tomar decisiones en escenarios inciertos. Desde predecir ventas, gestionar inventarios, evaluar riesgos financieros o estimar el éxito de un tratamiento médico, Monte Carlo permite crear miles de posibles futuros... y prepararnos para ellos.

Hablamos de cómo funciona, por qué es tan útil en ciencia de datos y machine learning, y te mostramos casos reales donde estas simulaciones marcan la diferencia. Además, aprenderás cómo empezar a implementarlas en Python paso a paso, sin complicaciones.

🎯 Si alguna vez te preguntaste cómo los datos pueden ayudarte a anticipar lo inesperado, este episodio es para ti.

En este episodio de Data Science para todos, exploramos la regresión logística, una técnica clave cuando queremos predecir resultados binarios: ¿un cliente comprará o no? ¿una transacción es fraudulenta o legítima? ¿un paciente tiene una enfermedad o no?

Te explicamos de forma sencilla cómo funciona este modelo, qué lo diferencia de la regresión lineal y cómo preparar tus datos para este tipo de análisis. Además, hablamos sobre la interpretación de probabilidades, el uso del logit, la matriz de confusión, y métricas como precisión, recall, F1-score y AUC.

Si quieres aprender a tomar decisiones con datos, este capítulo te dará una herramienta poderosa para empezar.