CURSO DE MACHINE LEARNING Y DEEP LEARNING PARA ECONOMETRÍA

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¿Qué aprenderás en este curso?

-Principios básicos del aprendizaje supervisado y no supervisado. -Construcción, evaluación y optimización de modelos predictivos como árboles de decisión, Random Forest, Gradient Boosting, regresión logística y SVM. -Aplicación de Machine Learning para predicción de series temporales utilizando algoritmos como Random Forests y XGBoost. -Uso de redes neuronales profundas (MLP) y recurrentes (RNN) para modelar relaciones complejas en datos econométricos y series temporales.

Publico objetivo

- Economistas y analistas interesados en técnicas avanzadas de análisis de datos.
- Científicos de datos que desean profundizar en Machine Learning y Deep Learning aplicados a la econometría.
- Profesionales en finanzas, economía y banca que quieran integrar IA en sus procesos de análisis
- Investigadores y académicos que trabajan con datos temporales y modelado predictivo.
- Estudiantes de posgrado y profesionales que buscan actualizarse en tecnologías de inteligencia artificial aplicadas.

Resultados esperados

Al finalizar el curso, los participantes podrán:
- Diseñar y construir modelos de Machine Learning supervisados y no supervisados adaptados a problemas reales.
- Implementar modelos de predicción para series temporales con técnicas avanzadas.
- Aplicar Deep Learning para el análisis y modelado de datos complejos y secuenciales en econometría.
- Evaluar y optimizar el desempeño de sus modelos mediante métricas y validación cruzada.
- Integrar soluciones basadas en IA para mejorar la toma de decisiones en sus ámbitos profesionales.

Modulo I

Fundamentos de Machine Learning

Aprendizaje supervisado: regresión y clasificación.
Aprendizaje no supervisado: clustering y reducción de dimensionalidad.
Evaluación de modelos: validación cruzada, métricas de error.

Modulo II

Modelos Predictivos y Regresión con Machine Learning

Árboles de decisión, Random Forest, y Gradient Boosting.
Modelos de clasificación: regresión logística y SVM.

Modulo III

Series Temporales con Machine Learning

Predicción de series temporales: Random Forests, XGBoost.
Redes neuronales recurrentes (RNN) para datos temporales.

Modulo IV

Deep Learning en Econometría

Redes neuronales profundas (MLP) y su aplicación en econometría.
Redes neuronales recurrentes (RNN) para análisis temporal.

Modulo V

Modulo VI

Modulo VII

Modulo VIII

Modulo IX

Modulo X

Modulo XI

Modulo XII

Modulo I

Fundamentos de Machine Learning

Aprendizaje supervisado: regresión y clasificación.
Aprendizaje no supervisado: clustering y reducción de dimensionalidad.
Evaluación de modelos: validación cruzada, métricas de error.

Modulo II

Modelos Predictivos y Regresión con Machine Learning

Árboles de decisión, Random Forest, y Gradient Boosting.
Modelos de clasificación: regresión logística y SVM.

Modulo III

Series Temporales con Machine Learning

Predicción de series temporales: Random Forests, XGBoost.
Redes neuronales recurrentes (RNN) para datos temporales.

Modulo IV

Deep Learning en Econometría

Redes neuronales profundas (MLP) y su aplicación en econometría.
Redes neuronales recurrentes (RNN) para análisis temporal.

"Este programa me ayudó a fortalecer mi investigación con herramientas estadísticas y de inteligencia artificial. Es práctico, completo y totalmente aplicable a tesis y proyectos académicos."

"Gracias a este programa, logré estructurar mi tesis doctoral con un enfoque metodológico sólido. Las herramientas de inteligencia artificial que aprendí me ayudaron a analizar grandes volúmenes de datos de forma eficiente."

"La combinación entre estadística aplicada e IA fue justo lo que necesitaba para llevar mis investigaciones al siguiente nivel. Recomiendo esta especialización a todo investigador serio."

"El programa no solo me dio conocimientos técnicos, también me enseñó a aplicarlos en el contexto real de mi tesis. ¡Una inversión totalmente valiosa!"

"Aprendí a utilizar metodologías científicas rigurosas junto con herramientas prácticas de IA, lo que ha mejorado significativamente la calidad de mis reportes y modelos."

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