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Sesiones:
mar, 10 de nov de 2015, 15:00 – 19:00 CET
jue, 12 de nov de 2015, 15:00 – 19:00 CET
mar, 17 de nov de 2015, 15:00 – 19:00 CET
jue, 19 de nov de 2015, 15:00 – 19:00 CET
Precio por usuario: 550 USD
Al inscribirse al curso, tiene acceso a la grabación del mismo durante un año.
Temario
1. Conceptos de la Minería de Datos Predictiva
Conceptos y diferencias entre aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado
Diseño de bases de datos de aprendizaje
Diseño de bases de datos de testing
Variables cuantitativas y variables cualitativas
¿Cómo evaluar la calidad de un modelo predictivos?
• Cálculo de la Matriz de confusión e índices de calidad
• Curvas ROC
2. Máquinas Vectoriales de Soporte
• Núcleos en Máquinas Vectoriales de Soporte
• Aplicaciones en casos reales con Rattle
3. Árboles de Decisión (Método CART)
• Algoritmos ID3, C4.5, C5.0 y CART
• Árboles de auto-regresión
• Aplicaciones en casos reales con Rattle
4. Métodos de consenso y de Potenciación
• Métodos de Consenso (Bagging)
• Bosques Aleatorios (Random forests)
• Métodos de impulso (Boosting)
• Métodos de Potenciación (ADA Boosting)
• Aplicaciones en casos reales con Rattle
5. Evaluación y Despliegue de un Modelo
• Evaluación: Matriz de Confusión. Curvas ROC.
• Scoring.
• Predictive Model Markup Language (PMML): Exportación de modelos para su implementación.
Director Académico:
JULIO QUIÑONEZ VILLANUEVA