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Modelamiento Estadístico y Sistemas Recomendadores



Aprende a modelar y a utilizar sistemas recomendadores que permitan apoyar decisiones de alto impacto en la gestión de tu organización.



Este curso entrega una metodología de modelamiento estadístico que es fundamental en el trabajo con grandes cantidades de datos. Se muestran además las fuentes de error más relevantes a considerar en este proceso, así como también medidas de desempeño para cuantificar el resultado de un modelo.

 

Al finalizar el curso los alumnos estarán capacitados para generar un flujo de trabajo de datos, desde su correcta obtención, procesamiento y uso para generar modelos de alto impacto en la toma de decisiones de una empresa.

 

Dirigido a:
Personas que están a cargo de tomar decisiones y que observan potenciales beneficios en el uso de tecnologías relacionadas a Big Data, quienes buscan incrementar significativamente las ventajas competitivas en su organización. El curso está orientado a un amplio rango de profesionales en áreas de gestión, finanzas, comercial, marketing en múltiples sectores desde salud hasta banca.






Antecedentes Generales

Preprocesamiento de datos
– Calidad de datos
– Limpieza de datos
– Integración de datos
– Reducción de datos
– Transformación de datos

Métodos de clasificación
– El proceso de clasificación
– Árboles de decisión
– Bayes ingenuo
– K-vecinos más cercanos
– Métodos conjuntos: Bagging, Boosting y Random Forests

Métodos de agrupación
– Definición y propiedades
– Métodos de partición: K-means y K-medoides
– Métodos jerárquicos

Sistemas recomendadores
– Impacto y casos importantes
– Filtrado colaborativo
– Filtrado basado en contenido
– Métodos híbridos

Jefe de Programa

  • Carlos Jerez
    Profesor Asociado Ingeniería Eléctrica UC Ver ficha

Profesores

  • Alejandro Jara
    Profesor Asociado del Departamento de Estadísticas UC Ver ficha

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