Diplomado Machine Learning Empresarial ::BIMODAL::
Duración: 96 horas
Fecha de inicio: Del 13 de septiembre al 20 de noviembre de 2024.
Horario: Viernes de 18 a 22 h y sábados de 9 a 13 h.
Objetivo: Capacitar a los participantes en el uso de técnicas de análisis de datos, machine learning, pronósticos, redes neuronales y análisis predictivo. Con el apoyo de herramientas computacionales, se busca que los participantes adquieran las habilidades para aplicar estas técnicas de manera efectiva y mejorar así la toma de decisiones.
Dirigido a: Profesionales, estudiantes y público interesado en desarrollar habilidades analíticas avanzadas para la implementación de estrategias basadas en análisis de datos y machine learning en entornos empresariales y profesionales.
Temario General:
1. Análisis Exploratorio de Datos.
2. Toma de Decisiones e Inferencia Estadística.
3. Machine Learning (I): Aprendizaje Supervisado.
4. Medición de la Dinámica Empresarial.
5. Pronósticos y Redes Neuronales.
6. Machine Learning (II): Aprendizaje no Supervisado.
Impartido por:
• Dr. Rubén Blancas Rivera. Doctor y maestro en Ciencias Matemáticas, apasionado matemático aplicado y educador, se ha dedicado a la exploración y la enseñanza de las Matemáticas y Ciencias Actuariales. Sus áreas de investigación abarcan un amplio espectro de disciplinas matemáticas, desde el control estocástico y los procesos de Markov hasta la teoría de riesgo, la teoría de inventarios y los modelos de machine learning. Esta diversidad de intereses muestra su versatilidad y su capacidad para aplicar principios matemáticos en situaciones variadas.
• Dra. Daniela Cortés Toto. Doctora y maestra en Ciencias Matemáticas. Actualmente su investigación se centra principalmente en la estimación de tendencias y pronósticos de series de tiempo en diversas áreas, tales como economía, finanzas y medio ambiete, además le interesan diversas aplicaciones estadísticas multidisciplinarias.
• Dr. Miguel Ángel Reyes Cortés. Doctor en Estadística e Investigación Operativa con maestría en Técnicas Estadísticas y maestría en Demografía. Sus líneas de investigación son diversas. Ha colaborado en proyectos aplicando técnicas estadísticas innovadoras en ciencias biológicas y agroecológicas, así como en estudios de población relacionados con migración y envejecimiento poblacional, además de proyectos multidisciplinares. Su principal enfoque de investigación está en la estimación no paramétrica de curvas.
Informes: Cel. 222 674 6435 y al correo udlap.consultores@udlap.mx
Características del curso
- Conferencias 0
- Cuestionarios 0
- Duración 96 horas
- Nivel de habilidad Todos los niveles
- Estudiantes 0
- Evaluaciones Si