Diplomatura en Machine Learning con r
Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan que las computadoras aprendan. Es decir cuando su desempeño mejora con la experiencia. Se trata de diseñar algoritmos para convertir muestras de datos en programas.
Los programas resultantes deben ser capaces de generalizar comportamientos e inferencias para un conjunto de grandes datos.
Las aplicaciones son amplias que incluyen motores de búsqueda, diagnósticos médicos, detección de fraude en el uso de tarjetas de crédito, análisis del mercado de valores, clasificación de secuencias de ADN, reconocimiento del habla y del lenguaje escrito, juegos y robótica.
Modalidad: Online
Clases interactivas en vivo
Duración: 20 semanas
1 clases en vivo por semana
$69.000,00INSCRIBIRME AHORA
Clases interactivas
Todas las clases en vivo quedan grabadas a disposición de los estudiantes y no se exige asistencia. También dispones de clases de ediciones anteriores.
Aprende haciendo
Un fuerte componente práctico orientado a proyectos para que aprendas haciendo. Al final de la cursada puedes realizar tus propios proyectos.
Consultas online
Acceso a los tutores por plataformas de mensajería instantánea (Telegram). Se coordinan videollamadas para atender consultas específicas.
Plan de Estudios de la Diplomatura en Machine Learning con R
Regresiones
- Regresión Lineal
- Regresión polinómica
- Regresión exponencial y logarítmica
- Regresión de dos variables
- Cálculo de regresiones en R con lm
- Cálculo de regresiones logísticas en R con glm
Árboles de decisión
- Algoritmo básico en Excel
- División en entrenamiento y prueba
- Uso de Rpart y cp
- Predicción y valoración de la solución
- Uso de Party
- Aplicación al problema del call center
Clusters
- Algoritmo básico en Excel
- Uso de kmeans
- Ejemplo de aplicación real
- Otros algoritmos de agrupamiento en R
- Ejercicio de aplicación de agrupamiento de mascotas
Reglas de Asociación
- Algoritmo básico en Access
- División en entrenamiento y prueba
- Uso de arules en R
- Ejemplo de una aplicación real votación de reglas
- Ejemplo de una aplicación real a datos de ventas en supermercados
Redes Neuronales
- Algoritmo básico en Excel
- División en entrenamiento y prueba
- Uso de neuralnet
- Predicción y valoración de la solución
- Discusión del problema de legibilidad de los resultados desde el negocio
- Competencia entre árboles y redes en un caso concreto
Algoritmos genéticos
- Algoritmo básico en Excel
- Discusión del tipo de problemas en los que se aplica
- Discusión de otros mecanismos de optimización
- Implementación en R del uso de algoritmos genéticos como Valores reales
- Binarios
- Permutaciones
Series temporales
- Taxonomía
- Separación de componentes
- Predicciones
- ARIMA implementado en R
- Predicción en series con un único período
- Predicción en series con múltiples períodos
- Predicción en series con períodos variables: renormalización
Método de Simulación de Montecarlo
- Algoritmo básico en Excel
- Discusión de la utilidad del método
- Comparación con el análisis de escenarios
- Ejemplo de una aplicación real
- Ejemplo simple implementado en R
Minería de textos
- Clasificación supervisada de piezas de texto
- Construcción de una red semántica
- Discusión de las posibilidades de reconocimiento de voz
- Ejemplos de aplicación real del algoritmo de clasificación
- Aplicación a la detección de sentimientos
Bayes Ingenuo
- Implementación en Excel
- Ejemplo de aplicación en R
- Comparación de 4 algoritmos predictivos (Bayes ingenuo, árboles, redes neuronales y regresión logística)
Random Forest
- Descripción conceptual del método
- Paquete randomForest
- Ejemplo de aplicación
- Comparación con otras técnicas
Métodos Bayesianos
- Descripción conceptual del método: Regresión lineal bayesiana
- Regresión logística bayesiana
- Inferencia bayesiana
- Red bayesiana
- Ejemplos de aplicación
- Paquete BAS
- Paquete brms
- Paquete arm
- Paquete bnlearnd
- Comparación con otras técnicas
Máquina de soporte vectorial
- Descripción conceptual del método
- Paquete e1071
- Ejemplo de aplicación
- Comparación con otras técnicas
Promociones y formas de pago para acceder a la diplomatura
En Argentina puedes abonar en 6 cuotas sin interés con tarjeta de crédito.
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También puedes abonar tu diplomatura en un pago por Transferencia Bancaria, Rapipago, PagoFácil o Tarjeta de Debito.
Desde el exterior de Argentina son $464 Dólares y se puede abonar en 3 pagos sin interés.
Cronograma de cursada
| Diplomatura en Machine Learning con R | Día y Horario |
|---|---|
| Primeras dos semana (introducción): | Lunes y Jueves a las 19 horas. |
| A partir de la tercer semana: | Martes a las 20.15 horas |
Instancias de evaluación
- Examen final (Mínimo 60% de respuestas correctas)
- Presentación del proyecto final con tutoría de los docentes.
Equipo docente
Ignacio Urteaga
MBA en Dirección de Sistemas de Información. Físico, (Tesis en física nuclear) Investigador, Premiado en 2001 por sus trabajos en Ciencia de Datos. Más de 30 años de experiencia docente en Universidades y en la aplicación de Datos y BI como Director, Gerente o Consultor en el ámbito público y privado.
Cesar Procopio
Actuario en Administración
(UBA) Licenciado en Administración.
Maestría en Finanzas (Orientación Cuantitativa, Universidad de San Andrés). Maestría en Data Mining.
