Curso online en formato webinar, dividido en varias sesiones. Podrá realizar preguntas y hablar con el profesor en directo, visualizando tanto la pantalla del profesor como la de los alumnos para los ejercicios prácticos.
Precios especiales para empresa. Pregunte por nuestros Cursos personalizados.
Sesiones:
mar, 10 de nov de 2015, 15:00 – 19:00 CET
jue, 12 de nov de 2015, 15:00 – 19:00 CET
mar, 17 de nov de 2015, 15:00 – 19:00 CET
jue, 19 de nov de 2015, 15:00 – 19:00 CET
Precio por usuario: 550 USD
Al inscribirse al curso, tiene acceso a la grabación del mismo durante un año.
Temario
1. Conceptos de la Minería de Datos Predictiva
Conceptos y diferencias entre aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado
Diseño de bases de datos de aprendizaje
Diseño de bases de datos de testing
Variables cuantitativas y variables cualitativas
¿Cómo evaluar la calidad de un modelo predictivos?
• Cálculo de la Matriz de confusión e índices de calidad
• Curvas ROC
2. Máquinas Vectoriales de Soporte
• Núcleos en Máquinas Vectoriales de Soporte
• Aplicaciones en casos reales con Rattle
3. Árboles de Decisión (Método CART)
• Algoritmos ID3, C4.5, C5.0 y CART
• Árboles de auto-regresión
• Aplicaciones en casos reales con Rattle
4. Métodos de consenso y de Potenciación
• Métodos de Consenso (Bagging)
• Bosques Aleatorios (Random forests)
• Métodos de impulso (Boosting)
• Métodos de Potenciación (ADA Boosting)
• Aplicaciones en casos reales con Rattle
5. Evaluación y Despliegue de un Modelo
• Evaluación: Matriz de Confusión. Curvas ROC.
• Scoring.
• Predictive Model Markup Language (PMML): Exportación de modelos para su implementación.
Director Académico:
JULIO QUIÑONEZ VILLANUEVA