Las técnicas de Machine Learning en la actualidad, aportan una variedad de procedimientos que amplían las posibilidades de análisis de datos y el abordaje cuantitativo de problemas con distintos niveles de complejidad. En este curso se realizará una introducción a los conceptos fundamentales del Machine Learning, su relevancia y campos de aplicación, así como los procedimientos asociados. Por esta razón se abordará desde el análisis de la información a modelar (data wrangling) y los principios de modelación en estadística clásica, hasta la aplicación de los datos en algoritmos esenciales del Machine Learning.
Conoce más acerca de los contenidos y metodología del curso en el siguiente video de presentación:
Introducción al Machine Learning.
Preparación de los Datos.
Algoritmo de Penalización y Backtesting.
Árbol de Decisión y Ensamble Learning.
Algoritmo de Clustering.
5 unidades didácticas.
55 videos relacionados organizados por temas.
4 actividades de aplicación para el participante.
Bibliografía recomendada.
Líder técnico en inteligencia artificial en el Banco Crédito e Inversiones en Chile. Especialista en entrega de soluciones analíticas a necesidades y problemáticas del negocio, tal como inversiones, operaciones y riesgos. Académico de la Universidad de Chile en cursos de Riesgo Financiero del Magíster en Finanzas y Métodos Cuantitativo en la gestión de riesgo en el diplomado de Administración de Riesgo. Sus temas de investigación son: eficiencia de mercado, riesgo financiero, machine learning y econometría.
Si necesitas más información y prefieres contactarte con un asesor, escribe
tu correo electrónico y nos pondremos en contacto.
Nuestros cursos son totalmente asincrónicos para que puedas tener un acceso inmediato a este contenido, a continuación conoce el proceso para realizar el pago de la inscripción a cualquiera de nuestros cursos con o sin cuenta de PayPal.
1. Conoce el proceso
2. Paga con Paypal
50% de DescuentoUSD $150
Mar
30
2023
Mar
30
2023
Mar
30
2023
Mar
31
2023
Mar
31
2023
Abr
12
2023
Abr
21
2023
Abr
21
2023
May
05
2023