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Machine Learning en Stata 16: Algoritmos de Clustering

Descripción:

En esta presentación abordaremos los conceptos y aplicaciones relacionados con los algoritmos de clustering, revisando dos tipos de clustering muy usados en la industria: K-Means y BDSCAN. En clustering jerárquicos, revisaremos los métodos de Ward y el Dendograma, realizando un ejemplo aplicado con Stata 16.

Información General:

Duración:
1 hora
Fecha Inicio:
Jue. 09 de Jul de 2020
Horarios:
3:00 P.m San José de Costa Rica
4:00 pm Bogotá - Quito - Lima - CDMX
5:00 p.m La Paz - Caracas - Santiago de Chile
6:00 p.m Buenos Aires

Dirigido a:

Profesionales, docentes, analistas, investigadores y estudiantes interesados en conocer y aplicar algoritmos no supervisados como los algoritmos de clustering.

Objetivo:

Realizar una introducción a los conceptos de Machine Learning y a los procedimientos para la construcción de modelos de clustering así como las métricas de evaluación para estos algoritmos.

Temario:

  • Introducción al Machine Learning.
  • Clustering.
  • K-Means.
  • BDSCAN.
  • Evaluación de Resultados.
  • Clustering Jerárquico.

Instructores:

Franco Andrés Mansilla Ibañez
Ingeniero Civil Industrial con Magister en Finanzas en la Universidad de Chile. Actualmente, se encuentra trabajando como Analista Gestión de Riesgo Senior del Banco Santander en Chile. Se ha desempeñado como Analista en Investigación Económica y Financiera para académicos de la Universidad de Chile y Banco Central de Chile en temas de Mercados de Capitales, Eficiencia de Mercado, Riesgo Financiero, Econometría y Estadística. En el área académica ha sido catedrático en temas como: Probabilidad y Estadística, Econometría Financiera, Formulación y Evaluación de Proyecto, y en ramas de ingeniería como Investigación de Operaciones y Taller de Ingeniería Civil Industrial.

Tarifas:

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