Curso de Forecasting and Machine Learning - Online

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Comentarios sobre Curso de Forecasting and Machine Learning - Online

  • Contenido
    Curso de Forecasting and Machine Learning.

    • Tipo: Cursos
    • Modalidad:Online / Distancia

    Detalles.

    Dirigido a:


    - Personal con interes en conocimiento sobre analisis de resultados para toma de desiciones aplicando diversos metodos estadisticos

    Requisitos:
    - Deseable nocion de matematicas
    - Requiere equipo de computo con acceso a internet

    Comentarios:

    Con la aplicación de tecnicas de Machine Learning podemos obtener unos datos todavía más apurados, que consigan una exactitud mayor sobre el pronóstico.

    Forecasting en general es una previsión o pronóstico que podremos obtener de cualquier tipo de información. El egresado de este curso podrá aplicarla a asuntos tan diversos como la cotización en bolsa, el tiempo o los resultados operativos. Por supuesto, también es posible y muy habitual realizar el forecasting de ventas, de modo que las empresas pueden predecir, con mayor o menor acierto, la marcha de las ventas de un comercio, y así estar preparados para las necesidades en un futuro a corto y medio plazo.


    ¿Cuáles son los objetivos de este curso?

    - Conocer sobre el pronóstico mediante operaciones aritméticas utilizando el maching learning
    - Identificar nuevas capacidades profesionales necesarias para tu negocio.
    - Desarrollar un plan estratégico para la gestión del cambio en tu equipo, departamento u organización.
    - Identificar el riesgo y los beneficios de los nuevos proyectos vinculados a la ciencia de datos


    ¿Qué distingue a este curso de los demás?

    Autoplaneado, avanza a tu ritmo de manera paráctica con contenido de actualidad.


    Competencias:

    - Crear una estrategia para que tu empresa alcance objetivos de negocio a partir del uso de la inteligencia artificial.
    - Formar un equipo que te lleve al éxito en el mundo de la IA.
    - Identificar las mejores áreas para la implementación temprana de las soluciones de inteligencia artificial y entender cómo escalarlas.
    - Demostrar un conocimiento y una comprensión sistemáticos de los conceptos básicos y los marcos analíticos en el análisis de publicaciones con el objetivo de influir y dar forma a las personas y la estrategia empresarial al ayudar a la toma de decisiones estratégicas.



    Temario.

    Analítica para la gestión

    1 Introducción Strategy Analytics
    2 Tendencias Analytics


    Implementación práctica a elección propia

    1 Gestión de Fuentes Externas
    2 Tipos de investigación
    3 Planteamiento del problema


    Métodos Hipotéticos

    1 Independencia
    2 Anova
    3 Taguchi


    Presentación.

    1 Creación y desarrollo


    ¿Qué es el aprendizaje automático?

    1 ¿Qué es la inteligencia artificial?
    2 ¿Qué es el aprendizaje maquina?
    3 ¿Cuáles son las técnicas de aprendizaje máquina?


    Aprendizaje máquina práctico

    1 ¿Qué es un framework de programación? (Tidy Models)
    2 ¿Cómo se entrena un modelo?
    3 Regresión Lineal
    4 ¿Por qué es necesario separar los datos?
    5 Separación de un data set en set de entrenamiento y set de prueba


    Aprendizaje máquina práctico – clasificación

    1 ¿Qué son los árboles de decisión?
    2 ¿Cómo puedo medir el desempeño de un algoritmo de decisión?
    3 ¿Qué es una matriz de confusión?
    4 ¿Qué son las curvas ROC?
    5 Implementado un árbol con Tidy Models


    Random Forests

    1 ¿Qué es un algoritmo de ensamble?
    2 ¿Qué es un bosque de árboles de decisión (RF)
    y cómo se implementa Tidy Models?
    3 ¿Qué son los hiperparámetros y para qué sirven?
    4 ¿Qué es la validación cruzada?


    Técnicas complementarias de Machine Learning

    1 El problema de tener muchas dimensiones
    2 ¿Cómo reducir el número de dimensiones con PCA?
    3 Principal Component Analysis (PCA) para la visualización
    en tidy models
    4 Usando PCA en la regresión lineal

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