Curso Gratis Online Análisis de Datos

by admin


Análisis de Datos, curso gratis online donde se adquirirán conocimientos de las principales técnicas computacionales de análisis de datos existentes, y criterios para decidir qué técnicas son más apropiadas para distintos tipos de problemas abordados. Además se busca adquirir capacidad de utilizar herramientas que implementan esas técnicas en proyectos reales así como destrezas de análisis crítico de los resultados obtenidos en problemas abiertos. Para realizar el curso regístrate en la Plataforma de Cursos Gratis DKA y accede a la sección Formación Profesional / Programación, tienes más información en el vídeo. Todos los cursos cuentan con certificado de participación gratuito.

Los objetivos específicos de aprendizaje son:

  • Conocimiento de los conceptos fundamentales sobre modelos estadísticos de los datos, aprendizaje, evaluación y validación de resultados.
  • Conocimiento de las técnicas básicas de aprendizaje automático y tipos de problemas que pretenden resolver.
  • Capacidad de formular un problema de análisis de datos para una determinada aplicación.
  • Planificación de un proyecto de minería de datos, diseñando las diferentes etapas de preparación, modelado, evaluación y análisis.
  • Capacidad de analizar resultados y comunicar el alcance del estudio desarrollado.



Análisis de Datos (80 horas)

CONTENIDOS:

  1. Introducción Análisis de Datos
  2. Aprendizaje con técnicas numéricas
    1. Modelos estadísticos de los datos y relaciones causales – Clasificadores bayesianos. Atributos numéricos y simbólicos
  3. Árboles para predicción numérica
    1. Regresión lineal y árboles de regresión – Agrupamiento con técnicas numéricas: K-medias y EM
  4. Evaluación de prestaciones
    1. Matrices de confusión – Comparación de técnicas, contrastes.
  5. Análisis de atributos
    1. Selección no supervisada – Transformación de atributos – Selección supervisada
  6. Metodologías en análisis de datos
  7. Otras técnicas avanzadas (combinación de clasificadores, SVM, sistemas neuro-fuzzy, análisis de series temporales,…)

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