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Curso Estadística y Probabilidades para Machine Learning

Área: Big Data | Sub Área: Machine Learning

Este Programa esta disponible en Modalidad:

Online

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FECHAS DE INICIO

Online asincrónica: Mayo 2022

DURACIÓN:

1 Mes

Objetivos

Al finalizar el curso el participante estará en la capacidad de:

Identificar el proceso de cálculo de una probabilidad en eventos.
Aplicar la Distribución Normal para el cálculo de probabilidades.
Estimar características de una población.
Inferir a partir de una muestra o dos muestras resultados para una población o dos poblaciones.
Utilizar el programa estadístico R.

Público Objetivo

El curso está dirigido a:

Profesionales que deseen adquirir conocimientos básicos de probabilidad y estadística para el análisis de datos.

Prerrequisitos

Para llevar el curso es recomendable que el participante posea:

Aptitudes hacia la matemática.

Estructura Curricular

Vista Previa

Introducción al R y RStudio

Introducción a R y R Studios
Taller de Introducción a R
Taller de Introducción a R parte 2

Cálculo de Probabilidades

Cálculo de Probabilidades
Probabilidades, Enfoques, Axiomas y Ley Aditiva
Ley Multiplicativa, Independencia Estadística, Ley de Probabilidad Total, Teorema de Bayes
Taller R Studio

Modelos de Probabilidad e Inferencia Estadística

Modelos de Probabilidad e Inferencia Estadpistica
Teorema de Límite Central, Distribución para la Proporción, Tamaño de Muestra
Rstudio

Contrastes de Hipótesis

Contrastes de Hipótesis
Pruebas de Hipótesis para dos Muestras
Taller de Introducción a Rstudio
Taller de Introducción a Rstudio parte 2
Taller Rstudio
Taller Rstudio II
Taller Rstudio III

Duración y Horarios

En la modalidad online asincrónica (clases grabadas):

Tienes 1 mes para completar el curso. Los contenidos comprenden 14 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.

Beneficios

El curso incluye los siguientes beneficios:

Acceso a 14 horas cronológicas de clases.
Certificación emitida por BSG Institute.

¿Tienes dudas sobre algún aspecto del programa?

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Certificación

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

Certificación emitida por BSG Institute.

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Expositores

OSCAR AYALA

Colombia

Master (c) en Data Mining & Discovery Knowledge por la Universidad de Buenos Aires - Argentina. Actualmente se desempeña como Data Scientist - Big Data & Data Science LaTam en Teradata. Experiencia en modelación estadística en Banca, Health Care, Telecomunicaciones, Mercadeo. Modelos de Scoring en banca personas, análisis de riesgo de crédito, modelos de cobranzas, modelos de churn, modelos de pricing, análisis de marca, CRM, investigación de mercados, análisis de información, procesamiento de datos y análisis estadístico.

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.

DANNY LENIS

Colombia

Master en Finanzas por la Universidad de los Andes de Colombia. Actualmente, se desempeña como Director de Ciencias de la Decisión en Experian Datacredito de Colombia. Cuenta con experiencia como docente en Evaluación Financiera de Proyectos, Mercado de Capitales, Diagnostico Sectorial, Gestión de Inversión, Administración de Portafolios y Gestión del Riesgo. Especialista en Software Statistical Package for the Social Sciences - SPSS y MINITAB. Estadístico de profesión por la Universidad del Valle Colombia.

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.