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Proyecto guiado de cuatro horas, teórico-práctico, que te enseñará a modelar y proyectar datos relevantes utilizando las herramientas (Solver) que ofrece Microsoft Excel.
Contenido:
1. Identificación patrones temporales
2. Ventanas de Entrenamiento.
3. Modelamiento de datos con:
4. Selección de Modelo.
5. Validación y Proyección final.
cualquier consulta. franco.andres.mansilla@gmail.com
Enlace: https://www.udemy.com/course/modelo_proyeccion_excel/
Mata es un completo lenguaje de programación incorporado a Stata que permite escribir, optimizar y ejecutar rápidamente diversas rutinas de análisis. En este curso se abordarán los comandos más utilizados para la creación de matrices en Stata así como ejemplos de aplicación de la programación matricial y su utilidad como “almacenador de resultados” para estadísticos descriptivos, análisis inferencial y regresiones.
En este curso se realizará una introducción a los conceptos fundamentales del Machine Learning, su relevancia y campos de aplicación, así como los procedimientos asociados. Por esta razón se abordará desde el análisis de la información a modelar (data wrangling) y los principios de modelamiento en estadística clásica, hasta la aplicación de los datos en algoritmos esenciales del Machine Learning.
El curso Machine Learning Avanzado con apoyo de Stata y Python inicia con la Metodología Crisp-DM que permite el desarrollo e implementación de los modelos de Machine Learning, hasta llegar a la aplicación de redes neuronales a conjuntos de datos estructurados, esto, con apoyo de la integración de Stata con Python para optimizar y automatizar procesos, haciendo posible, abordar y resolver problemas análiticos mediante algoritmos especializados.
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