Diplomado en Predictibilidad y análisis de fenómenos estocásticos en Data Science.

Diplomado

Online

$ 635 IVA inc.

Descripción

  • Tipología

    Diplomado

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    150h

  • Duración

    6 Semanas

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Campus online

  • Clases virtuales

Las empresas generan gran cantidad de datos, aumentan exponencialmente cada año. En consecuencia, se dificulta la tarea de analizarlos y visualizarlos de manera correcta. Por esta razón, los ingenieros informáticos deben conocer las distintas herramientas y técnicas que se utilizan para analizar e interpretar los datos de una manera más eficiente, como las técnicas de regresión, los modelos predictivos de series temporales o métodos básicos de forecast. Con este programa se asentarán las bases representar e interpretar esta información.

Información importante

Documentación

  • 224diplomado-predictibilidad-analisis-fenomenos-estocasticos-data-science-alr.pdf

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

comienzo

Online

comienzo

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

Información relevante sobre el curso

Objetivos generales
Š Analizar los beneficios de la aplicación de técnicas de analítica del dato en cada departamento de la empresa
Š Desarrollar las bases para el conocimiento de las necesidades y aplicaciones de cada departamento
Š Generar conocimiento especializado para seleccionar la herramienta adecuada
Š Proponer técnicas y objetivos para ser lo más productivos posible según el departamento

Objetivos específicos
Š Analizar las Series Temporales
Š Desarrollar la formulación y las propiedades básicas de los modelos univariantes de series temporales
Š Examinar la metodología de modelización y predicción de series temporales reales
Š Determinar los modelos univariantes incluyendo atípicos
Š Aplicar modelos de regresión dinámica y aplicar la metodología de la construcción de dichos modelos a partir de series observadas

El conocimiento proporcionado en este programa ayudará a los ingenieros informáticos a generar conocimiento especializado sobre los modelos de series temporales, lo cual facilitará el analizar fenómenos estocásticos que se desarrollan con el paso del tiempo y entorpece el trabajo de una empresa. Para ello, TECH ha establecido los siguientes objetivos generales y específicos

Este Diplomado en Predictibilidad y análisis de fenómenos estocásticos en Data Science contiene el programa científico 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 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

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Recibida su solicitud, un responsable académico del curso le llamará para explicarle todos los detalles del programa, así como el método de inscripción, facilidades de pago y plazos de matrícula.

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Opiniones

Materias

  • Fundamentos
  • Tipologías
  • La serie temporal
  • Predictibilidad
  • Informática

Profesores

Arturo Peralta Martín-Palomino

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. Naïve
1.5.3. Naïve 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

Diplomado en Predictibilidad y análisis de fenómenos estocásticos en Data Science.

$ 635 IVA inc.