Algoritmos de Machine Learning (Python) basados en regresión
OBJETIVO:
El participante identificará, reconocerá y aplicará los principales algoritmos de Machine Learning. orientados a la predicción de valores futuros numéricos, basados en modelos regresivos, empleando una plataforma y paquetes operando sobre Python, así como la comprensión y contextualización de sus resultados e implicaciones. El participante también conocerá las medidas de efectividad de los modelos implementados, así como su mejora y optimización.
DIRIGIDO A:
Tomadores de decisiones en la micro, pequeña, mediana y gran empresa (en los ámbitos de operaciones, calidad, mantenimiento, compras, almacenes, mercadotecnia, comercial, administración general, finanzas, RH), así como profesionales independientes (consultores) y emprendedores, así como líderes de ONG’s y agencias de gobierno.
Todos ellos interesados en un aprendizaje auto-dirigido y auto-gestionado.
Cualquier persona que busca mayor conocimiento acerca de las estrategias y las herramientas, enfocadas en la analítica de datos, para beneficiar la toma de decisiones en su entorno profesional.
El participante:
a) Obtendrá los conocimientos necesarios para la aplicación de las técnicas de analítica a la solución de problemas de datos o, o en su caso, aprovecharlos para la mejora de las actividades operativas, decisiones gerenciales o la planeación e implementación de proyectos que mejoren la posición competitiva de la empresa.
b) Conocerá los elementos fundamentales de la operación de software especializado para la ejecución de las técnicas de analítica.
c) Resolverá un problema relacionado con datos, o en su caso, identificará un área de oportunidad relacionada con éstos, con el objeto de planear su solución.
Con esto, la empresa:
1) Desarrollará a sus ejecutivos para poseer una visión integradora para dirigir adecuadamente a una organización, identificando oportunidades mediante el uso de herramientas tecnológicas para analizar datos de la organización y en redes sociales.
2) Estará en la posibilidad de aplicar metodologías de analítica descriptiva, diagnóstica, prescriptiva y predictiva para optimizar sus procesos productivos, administrativos, financieros, y tecnológicos a fin de lograr la misión y los objetivos de la empresa.
3) Se promoverá la toma de decisiones basada en hechos y en datos.
COMPETENCIAS A DESARROLLAR:
Entendimiento y aplicación de las tipologías de técnicas de analítica de datos y sus aplicaciones.
Operación, a nivel básico, de software especializado para la ejecución de técnicas de analítica revisadas en el diplomado.
Identificación de problemáticas o área de oportunidad relacionada con datos, surgida del contexto laboral de los asistentes, y darle solución.
M1. Aprendizaje estadístico
M2. Bases de la regresión lineal simple
M3. Interpretación de resultados
M4. Regresión lineal múltiple
M5. Posibles problemas al trabajar con regresión lineal
M6. Regresión no lineal
M7. Regresión logística
M8. Árboles de decisión
Instructores
Cuenta con múltiples publicaciones en revistas científicas indizadas, sumando más de 850 citas. Ha realizado ponencias en congresos nacionales e internacionales (e.g. San Diego, Orlando, Vancouver, Copenhague y Londres). Ha recibido distinciones por sus trabajos de tesis de maestría y doctorado, por sus trabajos expuestos en congresos internacionales, así como por sus actividades docentes.
Se graduó como Ingeniero Biomédico en el 2008, como Maestro en Ciencias con especialidad en Ingeniería Electrónica (Sistemas Electrónicos) en 2010, y como Doctor en Tecnologías de Información y Comunicaciones en 2015, en el Tecnológico de Monterrey. Realizó estancias de estudio en Monash University, Melbourne, Australia, en Methodist Hospital, Houston, EUA, y en UT Austin, Texas, EUA.
Nuestros programas son reconocidos y avalados ampliamente en la industria.
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