Curso Modelamiento predictivo y machine Learning en R
Este Programa esta disponible en Modalidad:
Online
FECHAS DE INICIO
- Online asincrónica: Julio 2024
DURACIÓN:
Implementar los principales algoritmos de aprendizaje automático para crear modelos predictivos estadísticos en el lenguaje de programación R, en contextos de interés específico
Ejecutar comandos en lenguaje R para análisis de datos y creación de los modelos predictivos de acuerdo a la situación específica de los datos presentados.
Definir el algoritmo adecuado para diferentes casos de aprendizaje de inteligencia artificial, sobre conjuntos de datos de aplicación práctica.
El curso está dirigido a:
Ingenieros, informáticos, analistas, financieros y cualquier profesional interesado en convertirse en analista de datos.
Profesionales que deseen adquirir conocimientos del lenguaje de programación R y sus herramientas como: RStudio, tidyverse, ggplot2, entre otros.
- Conocimientos básicos de estadística, matemática y programación
Estructura Curricular
Vista PreviaIntroducción Aprendizaje Automático
- Introducción: ML Estadístico
- Modelamiento Predictivo
Relaciones bivariadas, correlación y diagramas de dispersión
- Relaciones Bivariadas
- Modelos Multivariados
Estimación de coeficientes y ajuste de modelos lineales
- Regresión Lineal
- Selección de Modelo Predictivo
- Regresión para Clasificación
Evaluación de la precisión y desempeño del modelo
- Diagnóstico de la Regresión
- Evaluación de la Clasificación
Analítica predictiva y Machine Learning en R
- Predicciones en ML
- Métodos Black Box
- Métodos de Árbol
- Métodos de Mayor Precisión
Características Múltiples en k-nearest neighbors
- Clustering
- Parcelamiento
Validación Cruzada y Optimización en R
- Métodos de Validación
- Optimización de hiper-parámetros en R
- Métodos de Ensamble
Duración y Horarios
En la modalidad online asincrónica (clases grabadas):
Tienes 1 mes para completar el curso. Los contenidos comprenden 20 horas cronológicas de clases grabadas que podrás visualizar en línea (conectado a Internet) a través de nuestro campus virtual.
Si tienes alguna duda solo debes contactarte con nosotros para darte mayor información al respecto.
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Certificación
Los participantes que completen exitosamente el curso, recibirán la siguiente certificación:
- Certificación emitida por BSG Institute que otorga 20 PDUs reconocidos por INFORMS.
Expositores
Alberto Salazar
Mexico
Investigador de Matemáticas Aplicadas y Bioestadística. Profesor de Probabilidad e Inferencia Bayesiana en la Universidad Anáhuac México. Cuenta con más de 10 años instruyendo en universidades acerca de Maestría en Riesgos, Matemáticas Aplicadas y finanzas teóricas y mecánica estadística. Además realizo múltiples artículos y publicaciones académicas sobre modelos estadísticos e ingeniería.
NOTA: No necesariamente todos los expositores mencionados participarán en el dictado del programa o sesiones webinar, asimismo se podrá contar con la participación de otros expositores adicionales a los mencionados.
Inversión
Formas de Pago
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