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 Duración 21 horas

Temario del curso

Introducción

  • Definición de la IA predictiva
  • Contexto histórico y evolución del análisis predictivo
  • Principios básicos del aprendizaje automático y la minería de datos

Recopilación y preprocesamiento de datos

  • Recolección de datos relevantes
  • Limpieza y preparación de datos para el análisis
  • Comprensión de los tipos de datos y fuentes

Análisis exploratorio de datos (AED)

  • Visualización de datos para obtener información
  • Estadística descriptiva y resumen de datos
  • Identificación de patrones y relaciones en los datos

Modelado estadístico

  • Fundamentos de la inferencia estadística
  • Análisis de regresión
  • Modelos de clasificación

Algoritmos de aprendizaje automático para predicción

  • Resumen de algoritmos de aprendizaje supervisado
  • Árboles de decisión y bosques aleatorios
  • Fundamentos de redes neuronales y aprendizaje profundo

Evaluación y selección de modelos

  • Comprensión de la precisión del modelo y métricas de rendimiento
  • Técnicas de validación cruzada
  • Sobreajuste y ajuste de modelos

Aplicaciones prácticas de la IA predictiva

  • Estudios de caso en diversas industrias
  • Consideraciones éticas en el modelado predictivo
  • Limitaciones y desafíos de la IA predictiva

Práctica de proyecto

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

Requerimientos

  • Conocimiento de estadística básica
  • Experiencia con algún lenguaje de programación
  • Familiaridad con el manejo de datos y hojas de cálculo
  • No se requiere experiencia previa en IA o ciencia de datos

Público objetivo

  • Profesionales de TI
  • Analistas de datos
  • Personal técnico

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.
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