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.

Inversión:
S/504.00
S/720.00
Inicio:
06/12/2023
Fin: 03/01/24
24 hrs. Académicas
Online, 100% en vivo
6 sesiones
Lu - Mi / 7:30PM - 10:30PM
Certificado de aprobación