El ejercicio del Machine Learning se realiza hoy en día en diversas industrias, e inclusive en cada de ellas, se lleva a cabo en diferentes áreas y procesos inmersos en la creación de valor a partir de los datos. Si bien este abanico de opciones ha abierto el mercado a los profesionales de la ciencia de datos, consecuentemente también requiere que ellos estén preparados para trabajar con data diversa y generar soluciones acorde a las necesidades de información.

Pre-requisito: Conocimientos de Python a nivel básico u otro lenguaje de programación.

Objetivo General:

Implementar algoritmos en Python para predecir el comportamiento de diferentes series de datos e indicadores, considerando las propiedades y características de cada una de ellas a fin de realizar las correcciones y adaptaciones que mejoren la precisión de los modelos.

Objetivos Específicos:

  • Conocer los conceptos generales en torno a las series de tiempo y al lenguaje Python, los tipos de datos que maneja, las variables, las estructuras y los elementos básicos de la programación orientada a objetos.
  • Conocer los fundamentos del Pronóstico (Forecast) de indicadores y emplear el lenguaje Python para estimarlo a partir de métodos matemáticos sencillos.
  • Emplear el lenguaje Python para implementar y analizar algoritmos de machine learning orientados a los pronósticos de casos reales.

Resumen del contenido:

  • Introducción a Series Temporales.
  • Programación Orientada a Objetos.
  • Análisis de Datos con Pandas.
  • Pronósticos Simples (Promedios, Naive).
  • Identificación de Patrones.
  • Corrección de Estacionalidad.
  • Implementación de Modelos de Pronósticos.
  • Análisis de Modelos de Pronósticos.
  • Tuning mediante Ajuste de Hiperparámetros.
  • Desarrollo de un Caso Práctico.

Luis Garayar

Gerente Adjunto Data Scientist en el BCP, previamente ha tenido experiencia en el BBVA, BanBif, Banco Pichincha e Interbank. Maestría en Inteligencia Artificial por la UNIR - España y maestría en Estadística Aplicada por la UNALM.
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Fin: 22/06/23
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