Curso de Forecasting and Machine Learning - Online

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Analisis de educaedu

Carlos Gómez

Carlos Gómez

Curso de Forecasting and Machine Learning

  • Modalidad de impartición
    El Curso de Forecasting and Machine Learning se dictará en modo Online.
  • Número de horas
    El tiempo establecido para cursar es de 125 horas.
  • Titulación oficial
    Por realizar el Curso de Forecasting and Machine Learning, CEDA te entregará una acreditación.
  • Valoración del programa
    Actualmente, los negocios requieren de muchas herramientas para adelantarse o pronosticar la dinámica de los mercados globales. Es por eso que CEDA brinda el Curso de Forecasting and Machine Learning, en el que mediante el sistema mencionado (Forecasting) tendrás la posibilidad de crear estrategias de negocios factibles y con el Machine Learning lograrás aplicar soluciones desde el ámbito de IA.
  • Dirigido a
    Debes tener amplio conocimiento en matemáticas, además de contar con un equipo personal de computación y acceso a internet.
  • Empleabilidad
    Tras concluir el ciclo académico, podrás ampliar tus funciones laborales en el puesto que ocupas, atendiendo el área de procesos y definición de estrategias.

Comentarios sobre Curso de Forecasting and Machine Learning - Online

  • Contenido
    Curso de Forecasting and Machine Learning.

    • Tipo: Cursos
    • Modalidad:Online / Distancia

    Detalles.

    Dirigido a:


    - Personal con interes en conocimiento sobre analisis de resultados para toma de desiciones aplicando diversos metodos estadisticos

    Requisitos:
    - Deseable nocion de matematicas
    - Requiere equipo de computo con acceso a internet

    Comentarios:

    Con la aplicación de tecnicas de Machine Learning podemos obtener unos datos todavía más apurados, que consigan una exactitud mayor sobre el pronóstico.

    Forecasting en general es una previsión o pronóstico que podremos obtener de cualquier tipo de información. El egresado de este curso podrá aplicarla a asuntos tan diversos como la cotización en bolsa, el tiempo o los resultados operativos. Por supuesto, también es posible y muy habitual realizar el forecasting de ventas, de modo que las empresas pueden predecir, con mayor o menor acierto, la marcha de las ventas de un comercio, y así estar preparados para las necesidades en un futuro a corto y medio plazo.


    ¿Cuáles son los objetivos de este curso?

    - Conocer sobre el pronóstico mediante operaciones aritméticas utilizando el maching learning
    - Identificar nuevas capacidades profesionales necesarias para tu negocio.
    - Desarrollar un plan estratégico para la gestión del cambio en tu equipo, departamento u organización.
    - Identificar el riesgo y los beneficios de los nuevos proyectos vinculados a la ciencia de datos


    ¿Qué distingue a este curso de los demás?

    Autoplaneado, avanza a tu ritmo de manera paráctica con contenido de actualidad.


    Competencias:

    - Crear una estrategia para que tu empresa alcance objetivos de negocio a partir del uso de la inteligencia artificial.
    - Formar un equipo que te lleve al éxito en el mundo de la IA.
    - Identificar las mejores áreas para la implementación temprana de las soluciones de inteligencia artificial y entender cómo escalarlas.
    - Demostrar un conocimiento y una comprensión sistemáticos de los conceptos básicos y los marcos analíticos en el análisis de publicaciones con el objetivo de influir y dar forma a las personas y la estrategia empresarial al ayudar a la toma de decisiones estratégicas.



    Temario.

    Analítica para la gestión

    1 Introducción Strategy Analytics
    2 Tendencias Analytics


    Implementación práctica a elección propia

    1 Gestión de Fuentes Externas
    2 Tipos de investigación
    3 Planteamiento del problema


    Métodos Hipotéticos

    1 Independencia
    2 Anova
    3 Taguchi


    Presentación.

    1 Creación y desarrollo


    ¿Qué es el aprendizaje automático?

    1 ¿Qué es la inteligencia artificial?
    2 ¿Qué es el aprendizaje maquina?
    3 ¿Cuáles son las técnicas de aprendizaje máquina?


    Aprendizaje máquina práctico

    1 ¿Qué es un framework de programación? (Tidy Models)
    2 ¿Cómo se entrena un modelo?
    3 Regresión Lineal
    4 ¿Por qué es necesario separar los datos?
    5 Separación de un data set en set de entrenamiento y set de prueba


    Aprendizaje máquina práctico – clasificación

    1 ¿Qué son los árboles de decisión?
    2 ¿Cómo puedo medir el desempeño de un algoritmo de decisión?
    3 ¿Qué es una matriz de confusión?
    4 ¿Qué son las curvas ROC?
    5 Implementado un árbol con Tidy Models


    Random Forests

    1 ¿Qué es un algoritmo de ensamble?
    2 ¿Qué es un bosque de árboles de decisión (RF)
    y cómo se implementa Tidy Models?
    3 ¿Qué son los hiperparámetros y para qué sirven?
    4 ¿Qué es la validación cruzada?


    Técnicas complementarias de Machine Learning

    1 El problema de tener muchas dimensiones
    2 ¿Cómo reducir el número de dimensiones con PCA?
    3 Principal Component Analysis (PCA) para la visualización
    en tidy models
    4 Usando PCA en la regresión lineal

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