Análisis predictivo de Datos

Análisis predictivo de Datos

El campo de la tecnología aplicada al sector empresarial crece cada vez con mayor rapidez y complejidad, por lo cual es común escuchar palabras como predicción, precisión o decisión, por lo cual el concepto de análisis predictivo de datos reviste de mayor importancia en las empresas y el diario vivir de las personas.

El análisis predictivo de datos en un proceso que utiliza datos históricos para predecir eventos futuros, en donde la aplicación de un modelo matemático permite identificar y capturar las tendencias más importantes de los datos y a partir de las mismas predecir un escenario específico. En este proceso hace uso de los datos junto con técnicas analíticas, estadísticas y de aprendizaje automático, a fin de crear un modelo predictivo para determinar eventos futuros.

El curso le presenta la oportunidad a la Persona Participante de desarrollar competencias profesionales que le permitirán realizar análisis predictivos de datos utilizando el lenguaje de programación R, en entornos con información Big Data, esto mediante la calibración y ejecución de modelos matemáticos y estadísticos, para posteriormente visualizar de forma esquematizada y atractiva los resultados de la aplicación de dichos modelos.

Modalidad virtual, 100% online. Los temas de cada sesión serán presentados en el Campus Virtual Fidélitas (fidelitasvirtual.org). En esta plataforma estarán alojados todos los materiales del curso, disponibles según avance semanal.

El curso finalizará con una Master Class, la cual permitirá tener una sesión sincrónica (videoconferencia o presencial, dependiendo de las circunstancias) con el Profesor/Facilitador, en la que se harán algunas demostraciones y además habrá un tiempo para aclarar dudas del curso.

Tendrá una duración de cuatro (4) semanas, periodo en el cual el estudiante requerirá de al menos seis (6) horas por cada semana para recopilar información y realizar las tareas y asignaciones correspondientes.

En este curso la Persona Estudiante diseñará y ejecutará análisis predictivos de datos utilizando el lenguaje de programación R, los cuales permitan un entendimiento de las principales técnicas de predicción de escenarios cuantitativos y cualitativos. Bajo una propuesta innovadora de aprendizaje autogestionado, en modalidad 100% virtual, con el apoyo y seguimiento del Facilitador, se pretende que el Estudiante logre desarrollar una serie de competencias y habilidades técnicas como elementos diferenciadores para la inserción idónea en el mercado y mejorar su currículum.

Es requisito para el mejor aprovechamiento de este curso poseer conocimientos intermedios de Big Data.

¿Que aprenderás?

  • Un entendimiento razonable sobre la utilidad y aplicación de las técnicas de análisis predictivo de datos en escenarios reales, que permitan una toma de decisiones oportuna ante la posibilidad de presentarse un escenario especifico.
  • Implementar modelos de análisis predictivo de datos mediante la utilización y calibración de las técnicas existentes en el lenguaje de programación R.
  • Visualizar e interpretar los resultados obtenidos a partir de la ejecución de modelos de análisis predictivo de datos, que permitan tomar decisiones de forma oportuna con base en información histórica.

Contenido del curso

  • Conceptos básicos sobre predicción de datos

    • Aprendizaje supervisado versus aprendizaje no supervisado.
    • Bases de datos de aprendizaje y de pruebas.
    • Evaluando la calidad de un modelo predictivo.
    • Matriz de confusión e índices de calidad.
    • Curvas ROC.
  • Análisis predictivo de datos básico

    • Método de los vecinos más cercanos.
    • Árboles de decisión.
    • Método de consenso.
    • Máquinas de soporte vectorial.
  • Análisis predictivo de datos avanzado

    • Métodos de potenciación.
    • Método de Bayes.
    • Redes Neuronales.
  • 3 clases
  • 20 horas

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El análisis predictivo de datos en un proceso que utiliza datos históricos para predecir eventos futuros, en donde la aplicación de un modelo matemático permite identificar y capturar las tendencias más importantes de los datos y a partir de las mismas predecir un escenario específico. En este proceso hace uso de los datos junto con técnicas analíticas, estadísticas y de aprendizaje automático, a fin de crear un modelo predictivo para determinar eventos futuros.

El curso le presenta la oportunidad a la Persona Participante de desarrollar competencias profesionales que le permitirán realizar análisis predictivos de datos utilizando el lenguaje de programación R, en entornos con información Big Data, esto mediante la calibración y ejecución de modelos matemáticos y estadísticos, para posteriormente visualizar de forma esquematizada y atractiva los resultados de la aplicación de dichos modelos.

Modalidad virtual, 100% online. Los temas de cada sesión serán presentados en el Campus Virtual Fidélitas (fidelitasvirtual.org). En esta plataforma estarán alojados todos los materiales del curso, disponibles según avance semanal.

El curso finalizará con una Master Class, la cual permitirá tener una sesión sincrónica (videoconferencia o presencial, dependiendo de las circunstancias) con el Profesor/Facilitador, en la que se harán algunas demostraciones y además habrá un tiempo para aclarar dudas del curso.

Tendrá una duración de cuatro (4) semanas, periodo en el cual el estudiante requerirá de al menos seis (6) horas por cada semana para recopilar información y realizar las tareas y asignaciones correspondientes.

En este curso la Persona Estudiante diseñará y ejecutará análisis predictivos de datos utilizando el lenguaje de programación R, los cuales permitan un entendimiento de las principales técnicas de predicción de escenarios cuantitativos y cualitativos. Bajo una propuesta innovadora de aprendizaje autogestionado, en modalidad 100% virtual, con el apoyo y seguimiento del Facilitador, se pretende que el Estudiante logre desarrollar una serie de competencias y habilidades técnicas como elementos diferenciadores para la inserción idónea en el mercado y mejorar su currículum.

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