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Del lunes 08 nov al 02 dic 2021 jueves

curso Predicción de datos cuantitativos y temporales con machine learning (R)

Cursos
Online a través de plataforma virtual (en directo) 
8,10,15,17,23,25,30 de noviembre y 2 de diciembre.
160 €

Curso Predicción de datos cuantitativos y temporales con R (machine learning)

Plazo límite de inscripción hasta el miércoles 3 de noviembre

Fecha: Días 8, 10, 15, 17, 23, 25, 30 de noviembre y 2 de diciembre.

Horas: 20 horas

Horario: De 17:00 a 19:30h., excepto los días 8 y 15 de noviembre, que será de 16:00 a 18:30h. 

Matrícula: 160 euros.

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.

Utilizando el lenguaje de programación en R y de forma práctica y con ejemplos reales, en este curso se abordarán las técnicas fundamentales para la preparación, análisis, modelado predictivo y visualización de datos 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 atención 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.

DOCENTES:

Laura Melgar García, Universidad Pablo de Olavide.

David Gutiérrez Avilés, Universidad de Sevilla.

PROGRAMA:

  • Tema 1. Iniciación y repaso del lenguaje de programación R
  • Tema 2. Extracción, transformación y carga de datos
  • Tema 3. Visualización de datos y generación de informes
  • Tema 4. Técnicas avanzadas de regresión
  • Tema 5. Técnicas de predicción de series temporales
  • Tema 6. Casos Prácticos

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.

OBSERVACIONES:
El curso se impartirá con el software R y RStudio.

[+] INFORMACIÓN COMÚN A TODOS LOS CURSOS (PDF)

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