Curso 'Machine Learning en R para predicción de datos cuantitativos y temporales'
Modalidad: Online a través de plataforma virtual (en directo).
Fecha: Días 16, 17, 18, 19, 20, 23, 24, 25, 26 y 27 de noviembre de 2020.
Metodología: Las clases se impartirán en directo online a través de Blackboard Collaborate. La Fundación considera esencial la interacción real con el profesor y con el resto de alumnos para un aprendizaje óptimo de materias complejas. El profesor dispondrá de pizarra virtual para sus explicaciones y podrá compartir pantalla con los alumnos. Los alumnos dispondrán de chat para interaccionar con el profesor y con el resto de alumnos. Las sesiones de clases serán grabadas y estarán disponibles para los alumnos hasta un mes después de la finalización del mismo.
PRESENTACIÓN:
Existe una creciente necesidad de analizar datos y crear modelos predictivos capaces de realizar predicciones sobre variables de interés y extraer conclusiones útiles a partir de los datos. Por otra parte, los datos, a menudo, poseen una componente temporal que es preciso tener en cuenta en el análisis y, por tanto, en los modelos predictivos. Además, la gran cantidad de información disponible hoy en día hace que sea especialmente importante conocer técnicas avanzadas para el análisis predictivo inteligente que permitan pronosticar los valores futuros de determinadas variables relevantes del problema. En este curso, se abordarán, de forma práctica y con ejemplos reales, las técnicas fundamentales para la preparación, análisis, modelado predictivo y visualización de datos, utilizando el lenguaje de programación en R, que conducen a la obtención de un conocimiento que aporte valor añadido al estudio, investigación o negocio que se lleve a cabo.
OBJETIVOS:
El objetivo del curso es formar al participante en las principales técnicas de tratamiento y análisis de datos, con especial foco en las técnicas de regresión y predicción de series temporales de datos para variables cuantitativas. Se estudiarán potentes librerías de R, versátiles y sencillas de usar, y se realizarán numerosos ejercicios prácticos aplicando modelos de machine learning sobre conjuntos de datos reales.
PROGRAMA:
DESARROLLO:
DESTINATARIOS:
Profesionales, titulados, investigadores, doctorandos y estudiantes de últimos cursos con ciertos conocimientos estadísticos básicos y de programación en R, de cualquier rama de conocimiento.
REQUERIMIENTOS:
Buena conexión a internet, por cable o inalámbrica de red 5Ghz. Los navegadores recomendados son Chrome o Safari.
DOCENTES:
HORAS: 20 horas.
HORARIO: Ver apartado DESARROLLO para consultar el horario de cada día.
CERTIFICACIÓN:
MATRÍCULA: 160 euros.
REDUCCIONES SOBRE EL IMPORTE DE LA MATRÍCULA:
Los descuentos sobre el importe de matrícula podrán ser acumulables hasta un máximo del 50% del importe del curso para cada persona inscrita.
INSCRIPCIONES:
En caso de solicitar una reducción de matrícula, enviar adicionalmente la documentación que justifique dicha reducción (tarjeta de demandante de empleo, cuota de socio del Colegio Oficial de Ciencias Políticas y Sociología de Andalucía o de la Asociación Andaluza de Sociología, etc.) La devolución del importe becado se realizará al inicio del curso.
La preinscripción no implica la reserva de plaza ya que es necesario realizar el pago de la matrícula. En caso de que haya más solicitudes que plazas, el criterio de admisión establecido es por riguroso orden de pago.
El plazo de inscripción al curso finaliza el 11 de noviembre de 2020.
ANULACIONES:
Para cancelaciones hasta tres días antes del curso, la Fundación devolverá el 100% del importe de la matrícula. A partir de los dos días anteriores al curso, sólo se devolverá el importe por motivos de causa mayor debidamente justificados.
El Centro de Estudios Andaluces se reserva el derecho de anulación del curso.
| L | M | X | J | V | S | D |
|---|---|---|---|---|---|---|
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
7
|
|
8
|
9
|
10
|
11
|
12
|
13
|
14
|
|
15
|
16
|
17
|
18
|
19
|
20
|
21
|
|
22
|
23
|
24
|
25
|
26
|
27
|
28
|
|
29
|
30
|
31
|
||||
