Toma de Decisiones Bajo Incertidumbre Profunda (Virtual)

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Metodología

    En línea

Desde emagister.com.mx y de la mano del Tec de Monterrey te acercamos esta certificación en Toma de Decisiones Bajo Incertidumbre Profunda.

Con los conocimientos y habilidades que desarrolles a lo largo de este programa, plantearás problemas de predicción y los solucionarás por medio de técnicas de modelación estadística para series de tiempo, analizarás problemas de causalidad y los responderás por medio de técnicas de modelación estadística para datos experimentales y observacionales. Asimismo, aprenderás a utilizar el lenguaje de programación R para manipular datos y evaluar modelos econométricos.

Si te interesa, no dudes, solicita más información para conocer todos los detalles que puedas necesitar sobre este programa. ¡No dejes pasar esta oportunidad!

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07 ag. 2021Inscripciones abiertas
29 ene. 2022Inscripciones abiertas

Acerca de este curso

A los coordinadores, jefes de unidad, delegados y subdelegados federales. A los directores de departamento, secretarios y subsecretarios estatales. Y a los jefes de departamento, directores de área y secretarios municipales.

• Aprenderás a utilizar el lenguaje de programación R para manipular datos y evaluar modelos econométricos. • A diferencia de otros programas, con esta certificación obtendrás los conocimientos correctos para plantear problemas y brindarles solución a los mismos mediante técnicas de modelación estadística. • Al terminar tu certificación, obtendrás una insignia digital gold con tecnología blockchain para fortalecer tu currículum digital y demostrar tus habilidades de una manera rápida y segura en plataformas digitales.

Una vez solicites información, el Tec de Monterrey se pondrá en contacto contigo para facilitarte toda la información que puedas necesitar. También te acompañará, si lo deseas, en el proceso de matriculación.

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Logros de este Centro

2021
Este centro lleva demostrando su calidad en Emagister
14 años con Emagister

Todos los cursos están actualizados

La valoración media es superior a 3,7

Más de 50 reseñas en los últimos 12 meses

Este centro lleva 14 años en Emagister.

Materias

  • Toma de decisiones
  • Regresión polinomial
  • Regresión splines
  • Clustering
  • Regresión logística
  • Linear Discriminant Analysis
  • Dinámica de sistemas
  • Aprendizaje maquina
  • Incertidumbre profunda
  • Problemas de predicción
  • Modelación estadística
  • Problemas de causalidad
  • Datos experimentales
  • Datos observacionales
  • Ciencia de datos

Programa académico

PRIMER MÓDULO: Aprendizaje máquina para el análisis de decisiones
  • Aprenderás a modelar los problemas de decisión a través de técnicas estadísticas de clasificación que te permitirán realizar las identificaciones de patrones generales de comportamiento en un sistema.
  1. Definición y campo de aplicación
  2. Aprendizaje máquina en ciencias sociales
  3. Evaluación de la precisión de un modelo de aprendizaje
  4. Taxonomía de métodos
  5. Regresión polinomial
  6. Regresión splines
  7. Métodos aditivos generales
  8. Clustering
SEGUNDO MÓDULO: Modelos lineales
  • Conocerás el método de máxima verosimilitud y sus beneficios respecto al método de mínimos cuadrados ordinarios. Asimismo, definirás las propiedades de los modelos de regresión.
  1. Modelos lineales simples
  2. Precisión de estimaciones
  3. Métricas de diagnóstico
  4. Modelos multi-variados
  5. Limitaciones
TERCER MÓDULO: Clasificación y predicción
  • Establecerás las bases teóricas y prácticas del uso de métodos de clasificación.
  1. Predictores cualitativos
  2. Regresión logística
  3. Linear Discriminant Analysis
  4. Bootstrap
CUARTO MÓDULO: Dinámica de sistemas
  1. Orígenes del análisis de sistemas
  2. Objetivo y conceptos de la dinámica de sistemas
  3. Construcción de un modelo de simulación
QUINTO MÓDULO: Aprendizaje máquina
  1. Definición de un problema y propósito de un modelo de simulación; entender el comportamiento dinámico de un sistema empleando diagramas causales
  2. Mapeando la estructura de un sistema empleando variables de estado y variables auxiliares
  3. La dinámica de variables de estado y variables auxiliares; conectado procesos de causalidad circular con la estructura de un sistema
SEXTO MÓDULO: Incertidumbre profunda y descubrimiento de escenarios
  1. Entendiendo la dinámica de sistemas básicos
  2. Consideraciones para el modelado de demoras materiales y de información
  3. Concatenaciones y cadenas de envejecimiento



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