Laboratorio Google Colab

Regresión Lineal: Predicción de Ventas

Entrena tu primer modelo de regresión lineal con datos de ventas de una cadena retail. Aprende a preparar datos, entrenar el modelo y evaluar con RMSE y R².

1. 01Importar librerías: pandas, numpy, sklearn
2. 02Cargar y explorar el dataset de ventas
3. 03Separar variables X (features) e y (target)
4. 04Dividir en train/test con train_test_split
5. 05Instanciar y entrenar: model.fit(X_train, y_train)
6. 06Evaluar: RMSE y R² con model.score()
7. 07Visualizar predicciones vs valores reales

Clasificación: Detección de Fraude

Construye un clasificador Random Forest para detectar transacciones fraudulentas. Evalúa con accuracy, precision, recall y la matriz de confusión.

1. 01Cargar dataset de transacciones bancarias
2. 02Analizar el desbalance de clases (fraude vs normal)
3. 03Aplicar SMOTE para balancear clases
4. 04Entrenar RandomForestClassifier
5. 05Evaluar con classification_report()
6. 06Visualizar matriz de confusión con seaborn
7. 07Interpretar trade-off precision/recall

Análisis Exploratorio de Datos (EDA)

Domina el análisis exploratorio con pandas y matplotlib. Aprende a identificar outliers, correlaciones y patrones en datos empresariales antes de modelar.

1. 01Cargar datos con pd.read_csv()
2. 02Explorar con .info(), .describe(), .head()
3. 03Detectar valores nulos con .isnull().sum()
4. 04Visualizar distribuciones con histogramas
5. 05Analizar correlaciones con heatmap
6. 06Identificar outliers con boxplots
7. 07Documentar hallazgos para el equipo

Clustering: Segmentación de Clientes

Aplica K-Means para segmentar clientes por comportamiento de compra. Determina el número óptimo de clusters con el método del codo.

1. 01Preparar features de comportamiento (RFM)
2. 02Escalar con StandardScaler
3. 03Aplicar método del codo para k óptimo
4. 04Entrenar KMeans con k seleccionado
5. 05Reducir dimensionalidad con PCA para visualizar
6. 06Interpretar cada segmento de clientes
7. 07Proponer estrategia de marketing por segmento

Redes Neuronales con TensorFlow

Construye tu primera red neuronal con Keras/TensorFlow para predecir el abandono de clientes (churn). Aprende sobre capas, funciones de activación y backpropagation.

1. 01Instalar e importar TensorFlow/Keras
2. 02Preparar datos de churn (encoding, scaling)
3. 03Definir arquitectura: Sequential con capas Dense
4. 04Compilar: optimizer='adam', loss='binary_crossentropy'
5. 05Entrenar con model.fit() y validation_split
6. 06Visualizar curvas de loss y accuracy
7. 07Evaluar en test set y ajustar hiperparámetros