Curso Modelos Predictivos con R
Este Programa esta disponible en Modalidad:
Online
FECHAS DE INICIO
- Online asincrónica: Mayo 2025
DURACIÓN:
Al finalizar el curso el participante estará en la capacidad de:
Implementar los principales métodos predictivos estadísticos en el lenguaje de programación R, en contextos de interés específico para ciencia de datos.
Ejecutar diversos métodos predictivos sobre casos prácticos en conjuntos de datos.
Desarrollar diversos modelos predictivos basados en algoritmos de de aprendizaje automático sobre conjuntos de datos.
El curso está dirigido a:
Profesionales que deseen adquirir conocimientos básicos del lenguaje de programación R.
Ingenieros, informáticos, analistas, financieros y cualquier profesional interesado en aprender sobre una de las herramientas mas populares para analítica de datos se beneficiará con este curso.
- Conocimientos básicos de Estadística y Probabilidad.
- Para llevar el curso es recomendable que el participante posea:
- Conocimientos básicos de Álgebra Lineal.
- Para llevar el curso es recomendable que el participante posea:
- Conocimientos básicos de Cálculo multivariado.
- Para llevar el curso es recomendable que el participante posea:
- Conocimientos básicos de Cálculo diferencial e integral.
- Para llevar el curso es recomendable que el participante posea:
Estructura Curricular
Vista PreviaIntroducción al Big Data con Spark
- Modelos Predictivos
- Spark en R
Introducción al Big Data con Spark
- Spark en R
Regresión Lineal y Logística
- Regresión Lineal
- Diagnóstico y validación de la regresión
- Diagnóstico y validación de la regresión
- Regresión Logística
Regresión con Regularización
- Selección del Modelo Predictivo
- Regresión Regularizada
- Problemas de Clasificación
Máquina Vectorial (SVM)
- Máquina de Soporte Vectorial
- Método SVM Regresión
Predicción Bayesiana
- Aprendizaje Probabilístico
- El Enfoque Bayesiano
- Predicción Bayesiana
Árbol de decisión
- Algoritmo CART
- Problemas de Regresión
- Métodos con Mayor Precisión
- Métodos con mayor precisión
Métodos de Ensemble
- Modelos de Agrupamiento
- Reglas de Asociación
- Aprendizaje 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 podrá 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
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Inversión: 1 cuota inicial de US$ 590 y 9 cuotas mensuales de US$ 195