Curso Algoritmos para Modelos Predictivos

Objetivos

Al finalizar el Curso Algoritmos para Modelos Predictivos el participante estará en la capacidad de:

• Identificar adecuadamente los modelos a utilizar para responder a preguntas de negocio.
• Diferenciar los métodos y técnicas a su disposición para modelar problemas de negocio.
• Identificar los supuestos necesarios para poder aplicar un modelo específico en una situación concreta de negocio.

Público Objetivo

El Curso Algoritmos para Modelos Predictivos está dirigido a profesionales con interés y habilidades en la conceptualización de problemas de negocio y su formulación mediante técnicas matemáticas o estadísticas.

Pre-Requisitos

Para llevar el Curso Algoritmos para Modelos Predictivos es recomendable que el participante posea conocimientos en:

• Probabilidad y Estadística Básica.
• Cálculo y Algebra Lineal.

Introducción A La Minería De Datos.

• Contextualización. Algunos ejemplos.
• Tipos de problemas en minería: minería supervisada, minería no supervisada, predicción.
• Estructura de los Datos para Análisis (Tidy Data)
• Preparación de los datos

 Análisis Exploratorio De Datos

• Estadísticas
• Gráficas

El Problema De Clasificación

• Definición. Objetivo de los Modelos. Matrices de Confusión.
• Métodos elementales:
• Métodos básicos:
• Validación y Selección de Modelos de Clasificación

Métodos De Agrupamiento (Clustering)

• K-Means
• Agrupamiento Jerárquico
• Reglas de Asociación

Expositores