-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.
"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."
Ana RodríguezEgresada del programa
"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."
Carlos MéndezEgresado del programa
"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."
Lucía FernándezEgresada del programa
"El programa no solo me dio conocimientos técnicos, también me enseñó a aplicarlos en el contexto real de mi tesis. ¡Una inversión totalmente valiosa!"
Jorge SalazarEgresado del programa
"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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