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Machine Learning en


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:



En este curso aprenderás sobre:


    Introducción al Machine Learning.

   Preparación de los Datos.

   Algoritmo de Penalización y Backtesting.

   Árbol de Decisión y Ensamble Learning.

   Algoritmo de Clustering.

Este curso contiene:


   5 unidades didácticas.

   55 videos relacionados organizados por temas.

   4 actividades de aplicación para el participante.

   Bibliografía recomendada.

Prerrequisitos:


  • Nivel Intermedio de Stata (deseado).
  • Conocimientos en programación iterativa y lenguaje matricial en Stata o haber realizado el curso Automatización de Procesos en Stata ofertado por Software Shop.




Instructor Franco Andrés Mansilla Ibañez

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.




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