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Presencial

Data Science. Machine Learning, Ensembles & Deep Learning. MÉXICO

Matrícula cerrada

Introducción

La tecnología Big Data ha permitido incorporar valiosa información en los modelos analíticos clásicos como el credit scoring, next best action, marketing, sistemas de recomendación¿ y plantea ya nuevos retos como Analytics 3.0".

 

Estos retos incluyen conceptos como: data-driven decision making, real-time prescriptive analytics, inteligencia artificial o deep learning, embedded analytics, model factories con miles de modelos predictivos, entre otros.

 

Este curso de Data Science: Machine Learning, Ensembles & Deep Learning es parte del Programa Experto en Data Science & Big Data (Módulo 4/4) que se imparte en la Ciudad de México en las instalaciones de la Escuela Bolsa Mexicana. Dicho Programa está orientado al desarrollo directivo en el ámbito del Big Data y Data Science y se imparte por profesionales de Afi Escuela y Escuela Bolsa Mexicana.

 

El contenido de este curso muestra las técnicas de análisis de datos, tanto desde el punto de vista de la Estadística como de las Ciencias de la Computación (Machine Learning). Se tratan temas state of the art como los ensembles de modelos y algoritmos en la frontera de la inteligencia artificial: las redes neuronales profundas o Deep Learning. Estas herramientas de modelización permiten obtener información predictiva y prescriptiva y plantear estrategias dirigidas para una toma de decisiones eficaz y eficiente.

Objetivos

El objetivo del curso es conocer y dominar las técnicas de procesamiento de datos como son: machine learning, ensembles y deep learning.

PROGRAMA

Data Science I: Aprendizaje Supervisado

¿ Metodología de análisi predictivo de datos

¿ Formulación y motivación del problema

¿ Regresión lineal múltiple

¿ Generalised Linear Models

¿ Redes Neuronales MLP

¿ Métodos Kernel (Support Vector Machines)

 

Data Science II: Selección de Modelos, Aprendizaje No Supervisado

¿ Criterios de selección y validación cruzada

¿ Regularización: ridge, LASSO, elastic net, drop-out

¿ Algoritmos de clasificación no supervisada

 

Data Science III: Técnicas Avanzadas

¿ Ensemble modelling: Random Forest, Gradient Boosting, Super-learners

¿ Deep-learning: fundamentos y aplicaciones prácticas, reconocimiento de imágenes, clasificación de texto

    Dirección académica

    Juan Carlos Ibáñez

    PhD Lancaster University

    Chief Data Officer at Urban Data Analytics

    Director Diplomado y Máster Executive Data Science y Big Data, Afi Escuela

    Descargar folleto en formato PDF

    INFORMACIÓN E INSCRIPCIÓN

    Lugar de celebración: Escuela Bolsa Mexicana
    Paseo de la Reforma #255
    Col. Cuauhtémoc CP 06500, Ciudad de México

    Duración: 60 horas

    Fecha inicio: 14/05/2018   |   Fecha fin: 27/06/2018

    Importe*: 45.000 Pesos Mexicanos (IVA incluído)
    * Importe exento de IVA por formacion.

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