¿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
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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.
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Análisis predictivo de datos básico
- Método de los vecinos más cercanos.
- Árboles de decisión.
- Método de consenso.
- Máquinas de soporte vectorial.
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Análisis predictivo de datos avanzado
- Métodos de potenciación.
- Método de Bayes.
- Redes Neuronales.
- 3 clases
- 20 horas
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