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Programa del Curso
Introducción
- Definición de la IA predictiva
- Contexto histórico y evolución de la analítica predictiva
- Principios básicos del aprendizaje automático y la minería de datos
Recopilación y preprocesamiento de datos
- Recopilación de datos relevantes
- Limpieza y preparación de datos para el análisis
- Descripción de los tipos y orígenes de datos
Exploratorio Data Analysis (EDA)
- Visualización de datos para obtener información
- Estadística descriptiva y resumen de datos
- Identificación de patrones y relaciones en los datos
Modelado estadístico
- Fundamentos de la inferencia estadística
- Análisis de regresión
- Modelos de clasificación
Machine Learning Algoritmos de predicción
- Descripción general de los algoritmos de aprendizaje supervisado
- Árboles de decisión y bosques aleatorios
- Conceptos básicos de redes neuronales y aprendizaje profundo
Evaluación y selección de modelos
- Descripción de la precisión del modelo y las métricas de rendimiento
- Técnicas de validación cruzada
- Sobreajuste y puesta a punto del modelo
Aplicaciones prácticas de la IA predictiva
- Casos de estudio en diversas industrias
- Consideraciones éticas en el modelado predictivo
- Limitaciones y desafíos de la IA predictiva
Proyecto práctico
- Trabajar con un conjunto de datos para crear un modelo predictivo
- Aplicación del modelo para hacer predicciones
- Evaluación e interpretación de los resultados
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de la estadística básica
- Experiencia con cualquier lenguaje de programación
- Familiaridad con el manejo de datos y hojas de cálculo
- No se requiere experiencia previa en IA o ciencia de datos
Audiencia
- Profesionales de TI
- Analistas de datos
- Personal técnico
21 Horas
