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Curso Predicción de datos cuantitativos y temporales con R (machine learning)
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:
Debido a la gran cantidad de información disponible hoy en día es especialmente importante conocer técnicas avanzadas para el análisis predictivo inteligente que permitan pronosticar los valores futuros de determinadas variables relevantes del problema.
Existe una creciente necesidad de analizar datos y crear modelos capaces de realizar predicciones sobre variables de interés con las que extraer conclusiones útiles. Por otra parte, los datos a menudo poseen una componente temporal que es preciso tener en cuenta en el análisis y en los modelos predictivos.
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:
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.
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