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Curso Machine Learning: Desarrollo de Modelos Predictivos

Área: Big Data | Sub Área: Machine Learning

Este Programa esta disponible en Modalidad:

Online

Fechas de inicio

  • Online asincrónica Diciembre 2020
  • Online sincrónica 18 Enero 2021

Inversión

Precio en cuotas: 1 matrícula de US$ 490 y 4 cuotas mensuales desde US$ 390

Precio al contado: US$ 2050
Con 30% de Descuento por pago al Contado: US$ 1435

Al finalizar el curso 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.
  • Construir y desarrollar los modelos a partir de un conjunto de datos particular.
  • Seleccionar el mejor modelo a aplicar en cada caso.

El curso está dirigido a:

  • Profesionales con interés y habilidades en la conceptualización de problemas de negocio y su formulación mediante técnicas matemáticas o estadísticas.
Para llevar el curso es recomendable que el participante posea:

  • Conocimiento en Probabilidad y Estadística Básica, Cálculo y Algebra Lineal.

Estructura Curricular

Introducción a la Minería de Datos

  • Introducción a la Minera de Datos
  • Tipos de Aprendizaje
  • Tidy Data
  • Taller Práctico Rstudio
  • Taller Práctico Rstudio II

Análisis Exploratorio de Datos

  • ¿Qué es la Estadística?
  • Tipos de Variables
  • Herramientas Estadísticas
  • Selección de Atributos
  • Taller RS Studio

El Problema de Clasificación

  • El Problema de Clasificación
  • El Problema de Clasificación II
  • Clasificación y Minería de Datos
  • Mineria de Datos
  • Aprendizaje Supervisado y Aplicaciones a Negocios
  • Aprendizaje Supervisado [Clasificatoria Bianaria]
  • Evaluación de Modelos para Problemas de Clasificación
  • Matriz de Confusión
  • Modelos de Clasificación Elementales
  • Probabilidad Clasica (Teórica)
  • Ley Multiplicatica de la Probabilidad
  • Clasificacdor Bayesiano - Regla de Bayes
  • Algoritmos de Clasificación
  • Modelos de Clasificación Básicos
  • Árboles de Decisión
  • Maquinas de Soporte Vectorial SVM
  • Maquinas de Soporte Vectorial SVM II
  • Modelos de Identificación Avanzado
  • Modelos de Clasificación Avanzados I
  • Modelos de Clasificación Avanzados II (web)
  • Modelos de Clasificación Avanzados III
  • Modelos de Clasificación de Ensamble
  • Selección de Modelos de Clasificación
  • Selección de Modelos de Clasificación II
  • Selección de Modelos de Clasificación III
  • 1R (One R) o Regla Unitaria Clasificador Bayestiano - Regla de Bayes
  • Taller Rstudio - Árboles de Desición
  • Taller Rstudio - Máquinas de Soporte Vectorial SVM
  • Taller Rstudio - Bosques Aleatorios

Métodos de Agrupamiento (Clustering)

  • Clasificación vs Clustering
  • Ejemplos de Aplicación del Uso de Métodos de Agrupamiento para hacer Clustering
  • K-means
  • DBSCAN
  • Algoritmo para Clustering Jerárquico
  • Agrupamiento Difuso
  • Algoritmo de Reglas de Asociación
  • Taller Rstudio K-means
  • Clustering Jerárquico - DBSCAN - Reglas de Asociación

Otros Temas de Minería (Introducción)

  • Sistemas de Recomendación
  • Retroalimentacion de Información
  • Sistemas de Recomendación Basados en Filtrado Colaborativos
  • Minería de Texto
  • Web Mining
  • Taller Práctico de RStudio: Elaboración de un Recomendador Utilizando un Filtro Colaborativo

Duración y Horarios

En la modalidad Online:

El Curso Machine Learning: Desarrollo de Modelos Predictivos tiene una duración de 56 Horas cronológicas. Las clases se desarrollarán de forma virtual, con una frecuencia Semanal en el siguiente horario (*):

  • Lunes: 19:00 a 23:00 horas.
  • Jueves: 19:00 a 23:00 horas.

(*)Para más detalle sobre fechas y horarios solicite su cronograma de alumnos.

En la modalidad Online:

Los contenidos comprenden 56 horas cronológicas. Usted tiene dos opciones para visualizar el curso:

  • Opción 1: Visualización del curso en línea (conectado a Internet).
    Para poder acceder a los contenidos del curso se requiere una conexión a Internet de al menos un megabit por segundo (Mb/s, Mbit/s o Mbps) de ancho de banda. El curso puede visualizarse en una computadora convencional, una tablet o un smartphone. Usted puede pre visualizar los contenidos del curso y comprobar si su conexión de Internet le permite acceder a dichos contenidos haciendo clic en uno de los botones que dicen “Vista Previa” dentro del punto Estructura Curricular de la página web del programa.
  • Opción 2: Visualización del curso descargado en un dispositivo móvil.
    En el caso de que desee ver los contenidos del curso sin conexión permanente a Internet a través de nuestra aplicación BS PLAY, solo debe tener una conexión a Internet que le permita descargar los contenidos del curso a su dispositivo móvil ya sea tablet o smartphone. Esta descarga se debe hacer solo una vez, luego de que ha descargado los contenidos del curso a su dispositivo móvil puede visualizarlos las veces que necesite sin estar conectado a Internet.

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Certificación

Los participantes que completen exitosamente el curso, recibirán la siguiente certificación:

  • Certificación por haber aprobado el curso: "Machine Learning: Desarrollo de Modelos Predictivos" emitida por BSG Institute.

Expositores

BENJAMIN TOVAR

Mexico

Maestro en Ciencias con Especialidad en Sistemas Inteligentes del Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey – México. Se ha desempeñado como Senior Data Scientist en la Institución Financiera Konfío de México. Posee amplia experiencia y dominio de tecnologías Python, R, iOS System, Machine Learning, Data Mining, Amazon AWS, además de sistemas aplicados al análisis de datos y mejora de toma de decisiones en el sector financiero.

IGNACIO PEREZ

Colombia

Ph.D. en Matemáticas Aplicadas de la Universidad de Lyon - Francia, MSc. en Investigación Operacional de la Universidad de Grenoble - Francia y Certified Quantitative Risk Management - CQRM® por el International Institute of Professional Education and Research - IIPER. Se especializa en el desarrollo de Proyectos en las áreas de Minería de Datos, Riesgos Investigación de Operaciones y Matemáticas Aplicadas.

Inversión

Precio en cuotas: 1 matrícula de US$ 490 y 4 cuotas mensuales desde US$ 390

Precio al contado: US$ 2050
Con 30% de Descuento por pago al Contado: US$ 1435

Consulte por nuestras opciones de pago personalizadas y flexibles así como por las opciones de descuentos.

Puede pagar a través de nuestro sitio web con los siguientes medios de pago:

  • Tarjetas de crédito Visa, Mastercard, American Express, Dinners Club, Discover, o JBC.
  • Tarjetas de debito Visa, Visa Electrón o cualquier tarjeta de debito con el logo de Visa.
  • Paypal.

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