Temario del curso

Introducción

  • Definición de Inteligencia Artificial Predicciva (Predictive AI)
  • Contexto histórico y evolución del análisis predictivo
  • Principios básicos de aprendizaje automático y minería de datos

Recolección y Preprocesamiento de Datos

  • Obtención de datos relevantes
  • Limpieza y preparación de los datos para su análisis
  • Comprender tipos y fuentes de datos

Análisis Exploratorio de Datos (EDA)

  • Visualización de datos para obtener insights
  • Estadísticas descriptivas y resumen de datos
  • Identificación de patrones y relaciones en los datos

Modelado Estadístico

  • Conceptos básicos de inferencia estadística
  • Análisis de regresión
  • Modelos de clasificación

Algoritmos de Aprendizaje Automático para la Predicción

  • Visión general de los algoritmos de aprendizaje supervisado
  • Árboles de decisión y bosques aleatorios
  • Conceptos básicos de redes neuronales y aprendizaje profundo

Evaluación y Selección del Modelo

  • Comprender la precisión y las métricas de rendimiento del modelo
  • Técnicas de validación cruzada
  • Sobreajuste y ajuste del modelo

Aplicaciones Prácticas de la Inteligencia Artificial Predicciva

  • Estudios de caso en diversos sectores
  • Consideraciones éticas en el modelado predictivo
  • Limitaciones y desafíos de la Inteligencia Artificial Predicciva

Proyecto Práctico

  • Trabajo con un conjunto de datos para crear un modelo predictivo
  • Aplicación del modelo para realizar predicciones
  • Evaluación e interpretación de los resultados

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de estadísticas básicas
  • Experiencia con cualquier lenguaje de programación
  • Familiaridad con el manejo de datos y hojas de cálculo
  • No se requiere experiencia previa en IA o ciencias de datos

audiencia

  • Profesionales de TI
  • Analistas de datos
  • Personal técnico
 21 horas

Formación Corporativa a Medida

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  • Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
  • Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
  • Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Inversión

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