Actualmente, un terreno muy fértil en el mundo empresarial es el del análisis automatizado de datos, en la medida que estas metodologías permiten a las organizaciones detectar patrones dentro de sus procesos que sean generadores de datos, y de esta forma posibilita una toma de decisiones mejor informada.
Por tal razón, desde el Área Académica de Economía y Comercio Internacional de Utadeo invitamos a todos nuestros estudiantes, egresados y aspirantes a participar en el curso: “Introducción al análisis de datos con machine learning", que se desarrollará de martes a viernes, de 6:00 p.m. a 8.00 p.m., desde el 22 de junio hasta el 23 de julio, bajo la mentoría del profesor Carlos Andrés Salazar.
En este curso se abordarán, de manera rigurosa, los principios básicos y las metodologías usadas en machine learning en los negocios.
Quienes deseen ampliar la información sobre este curso, podrán escribir al correo electrónico: ml@utadeo.edu.co
Recuerda que este es un curso introductorio gratuito, y por lo tanto, no contará con certificaciones ni notas.
Las inscripciones ya se encuentran cerradas
Estos son los contenidos del curso:
1ª Semana:
-La función lineal, aquí comienza todo.
-Derivadas, optimización, la importancia de medir el cambio.
-Vectores, matrices, proyecciones, abordémoslos desde la geometría.
-Eigenvectores y eigenvalores ¿qué es eso?
-Operaciones entre matrices, transformemos la realidad.
2ª Semana:
-Probabilidad, mas allá de tengo cuatro bolas rojas.
-Más probabilidad
-Independencia y probabilidad condicional
-Teorema de Bayes, un monje visionario
-Rompecabezas probabilísticos, Monty Hall, Birthday Problem.
3ª Semana:
-Estadística, las estadísticas dicen que el 50% es la mitad.
-Variables aleatorias discretas.
-Variables aleatorias continuas.
-La normal, porque nos parece tan normal.
-Teorema del límite central, Slutsky y más cosas raras.
4ª Semana:
-Modelos lineales, solo una línea muchas posibilidades.
-Más modelos lineales.
-Regresión en el modelo lineal.
-Clasificación en el modelo lineal, partiendo desde el humilde preceptrón.
-Aplicaciones.
5ª Semana:
-¿Y si el mundo no es lineal que hacemos?
-Árboles de decisión, no nos vayamos por las ramas.
-Modelos no paramétricos, pidiendole ayuda a los vecinos KNN
-Haciendo trucos con el kernel.
-Modelos no supervisados clustering, juntos pero no revueltos.
