MACHINE LEARNING

En este curso de analítica avanzada, se aprenderá a utilizar algoritmos mediante técnicas de Machine Learning. Se trabajará con Modelos de Segmentación, Clasificación y Modelos econométricos como la Regresión Lineal y Modelos para Variable Dependiente Binaria empleando el software Microsoft Azure ML Studio.

Objetivo

El alumno logrará comprender la lógica detrás de los algoritmos utilizados y podrá incorporar a su sistema de conocimiento la información necesaria para diseñar, entrenar, evaluar y validar los algoritmos contenidos en el programa del curso.
Se trabaja con Modelos de Segmentación, clasificación y Modelos Econométricos, como la Regresión Lineal, y Modelos para Variable Dependiente binaria con el uso de Software moderno de análisis avanzado.

Dirigido a

Dirigido a los profesionales que se desempeñan en Departamentos de Marketing, Comercial o Riesgo. Es de interés para Contadores, Economistas, Licenciados en Estadística, Licenciados en Administración, Profesionales en el área de Informática, Sociólogos, entre otros.
En general toda persona que esté interesada en el análisis de datos como forma de incorporar valor en una organización.

Contenido

• Intro al Machine Learning (conceptos y definiciones de carácter introductorio).
• Algoritmo de clustering (K-means).
• Algoritmo de regresión para variable objetivo continua (Linear regression).
• Algoritmo de estimación de propensión (two class Logistic regression).
• Algoritmo de clasificación para 2 categorías (two class SVM).
• Para cada uno de estos algoritmos, se desarrollará su diseño, entrenamiento, evaluación y validación.

Metodología

La metodología predominante es el dictado de clases presenciales mediante la presentación del contenido teórico de manera intuitiva, con ejemplos vinculados directamente a la realidad, para luego pasar a trabajar con casos prácticos sobre el software específico del curso.

Materiales

Incluye material impreso y en formato digital así como un equipo por alumno a disposición para el dictado del curso.

Aprobación

Se debe obtener una calificación superior o igual al 70%, y se exige el 80% de asistencia a clase.

Certificación

Diploma de aprobación (en caso de que corresponda)

FECHA

28 de Septiembre al
30 de Noviembre 2020

DÍA Y HORA

Lunes y Miércoles
19:00 A 21:00 hs

*Campos obligatorios

Informes e inscripciones

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