Capacitación en analítica predictiva

 APRENDIZAJE DE MÁQUINA 

Este curso le ayudará a ampliar sus habilidades de análisis de datos con ejemplos de problemas del mundo real para enseñarle a explorar y describir las relaciones entre las variables. Aprenderá a usar técnicas de aprendizaje de máquina supervisado, como CART®, para analizar los patrones que se encuentran en los datos históricos, lo que puede ayudarle a lograr una mayor comprensión, identificar los riesgos potenciales, buscar oportunidades de mejora y hacer predicciones sobre el futuro. 

Utilice herramientas de aprendizaje de máquina no supervisado, como los Conglomerados, para detectar particiones naturales en los datos y agrupar las observaciones o las variables en conjuntos homogéneos. Además, reduzca la dimensionalidad de los datos transformando los datos originales en un conjunto de variables no correlacionadas. 

Los temas incluyen: :

• Análisis discriminante
• Validación del conjunto de prueba
• Validación de K-pliegues
• Clasificación CART®
• Correlación
• Regresión CART®
• Análisis de conglomerados 

Prerrequisitos: Fundamentos de analítica, Modelos y pronósticos de regresió

APRENDIZAJE DE MÁQUINA AVANZADO

Lleve su capacidad de análisis a otro nivel analizando datos de problemas del mundo real para explorar y describir las relaciones entre las variables. Los árboles CART proporcionan una estructura de árbol simple para interpretar relaciones complejas. Sin embargo, su capacidad predictiva a menudo se puede mejorar utilizando un modelo más potente, que genera numerosos modelos simples (o árboles) y los combina en un modelo final. Aprenda a utilizar técnicas avanzadas de modelado como MARS^®, TreeNet^® y Random Forests^® para analizar patrones que se hallan en datos históricos y obtener mejores perspectivas, identificar riesgos potenciales, buscar oportunidades de mejora y hacer predicciones sobre el futuro. Nota: Se requiere para este curso una suscripción al complemento Módulo de Analítica Predictiva.

Los temas incluyen:

• Validación
• Clasificación CART^®
• Clasificación TreeNet^®
• Clasificación Random Forests^®
• Correlación
• Regresión MARS^®
• Regresión CART^®
• Regresión TreeNet^®
• Regresión Random Forests^®
• Descubra los predictores clave
• Modelado de aprendizaje de máquina automatizado

Prerrequisitos: fundamentos de analítica, modelado y predicción de regresión, aprendizaje de máquina