Diplomado en Predictibilidad y Análisis de Fenómenos Estocásticos en Data Science
Diplomado
Online
Descripción
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Tipología
Diplomado
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Metodología
Online
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Horas lectivas
150h
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Duración
6 Semanas
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Inicio
Fechas disponibles
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Campus online
Sí
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Clases virtuales
Sí
Debido a la gran cantidad de datos que genera una empresa, se dificulta la tarea de analizarlos y procesarlos para su interpretación y uso. En este sentido, son los ingenieros informáticos los encargados de conocer y hallar distintas herramientas que garanticen realizar este proceso de manera óptima. Es por ello que este programa propone desarrollar la formulación y las propiedades básicas de los métodos que agilizaran la labor de los estudiantes en Data Science. A su vez, se impulsará al alumnado a desarrollar sus habilidades de liderazgo y dirección para afrontar nuevos retos empresariales.
Información importante
Documentación
- 157diplomado-predictibilidad-analisis-fenomenos-estocasticos-data-science--.pdf
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
comienzo
comienzo
Información relevante sobre el curso
Objetivos
-Analizar las Series Temporales
-Desarrollar la formulación y las propiedades básicas de los modelos univariantes de Series Temporales
-Examinar la metodología de modelización y predicción de Series Temporales reales
-Determinar los modelos univariantes incluyendo atípicos
-Aplicar modelos de regresión dinámica y aplicar la metodología de la construcción de dichos modelos a partir de series observadas
El objetivo final de este programa es contar con un grupo de profesionales capaces de afrontar cualquier reto empresarial que se les presente. Para ello, deben desarrollar ciertos conocimientos y habilidades en Big Data. Esto será fundamental para aceptar un rol de liderazgo en su equipo de trabajo.
Este Diplomado en Predictibilidad y Análisis de Fenómenos Estocásticos en Data Science contiene el programa más completo y actualizado del mercado.
Tras la superación de la evaluación, el alumno recibirá por correo postal con acuse de recibo su correspondiente título de Diplomado emitido por TECH Universidad Tecnológica.
El título expedido por TECH Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Diplomado, y reunirá los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores de carreras profesionales.
Título: Diplomado en Predictibilidad y Análisis de Fenómenos Estocásticos en Data Science
N.º Horas Oficiales: 150 h.
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Opiniones
Materias
- Fundamentos
- Negocios
- La serie temporal
- Tipologías
- Análisis gráficos
Profesores
Arturo Peralta Martín-Palomino
Profesor
Temario
Módulo 1. Predictibilidad y análisis de fenómenos estocásticos
1.1. Series de tiempo
1.1.1. Series de tiempo
1.1.2. Utilidad y aplicabilidad
1.1.3. Casuística relacionada
1.2. La serie temporal
1.2.1. Tendencia Estacionalidad de ST
1.2.2. Variaciones típicas
1.2.3. Análisis de residuos
1.3. Tipologías
1.3.1. Estacionarias
1.3.2. No estacionarias
1.3.3. Transformaciones y ajustes
1.4. Esquemas para series temporales
1.4.1. Esquema (modelo) aditivo
1.4.2. Esquema (modelo) multiplicativo
1.4.3. Procedimientos para determinar el tipo de modelo
1.5. Métodos básicos de Forecast
1.5.1. Media
1.5.2. Naive
1.5.3. Naive estacional
1.5.4. Comparación de métodos
1.6. Análisis de residuos
1.6.1. Autocorrelación
1.6.2. ACF de residuos
1.6.3. Test de correlación
1.7. Regresión en el contexto de series temporales
1.7.1. ANOVA
1.7.2. Fundamentos
1.7.3. Aplicación practica
1.8. Modelos predictivos de series temporales
1.8.1. ARIMA
1.8.2. Suavizado exponencial
1.9. Manipulación y análisis de series temporales con R
1.9.1. Preparación de los datos
1.9.2. Identificación de patrones
1.9.3. Análisis del modelo
1.9.4. Predicción
1.10. Análisis gráficos combinados con R
1.10.1. Situaciones habituales
1.10.2. Aplicación práctica para resolución de problemas sencillos
1.10.3. Aplicación práctica para resolución de problemas avanzados z
Diplomado en Predictibilidad y Análisis de Fenómenos Estocásticos en Data Science