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Descripción del curso
Detalles
Dirigido a:
Profesionales del análisis de datos interesados en comprender los fundamentos del Data Science.
CURSO DE NIVEL INTERMEDIO
- Es necesario contar con conocimientos previos sobre Python.
Comentarios:
Da el siguiente paso en tu carrera y domina regresión lineal
Aprende a evaluar y modelar las relaciones entre variables y a utilizar estos modelos para predecir con Python. Crea gráficos de alta calidad, resume estadísticamente las relaciones y ajusta modelos de regresión lineal para múltiples variables.
Competencias:
Con aplicación directa a tu día a día profesional
Enfoque práctico:
La práctica hace al maestro
El Curso de Regresión lineal con Python, es un programa práctico impartido con la metodología exclusiva de Máxima Formación, 100% on-line y learn by doing (aprender haciendo).
¿Por qué es único?
Porque está diseñado con el enfoque práctico que requieren los profesionales del análisis de datos cuyo objetivo es transformar el saber en habilidades prácticas avanzadas con aplicación directa a su operativa con los datos.
Nuestro programa formativo con enfoque práctico:
Garantiza una curva de aprendizaje progresiva y se adapta a tu nivel de desempeño.
Pone el énfasis en el seguimiento diario de tus necesidades de aprendizaje particulares.
Disfrutas de un asesoramiento de calidad que te permite aplicar los nuevos conocimientos, desde el primer día.
Un curso práctico orientado a estudiantes, profesionales, investigadores y PhD interesados en mejorar tus modelos de aprendizaje automático con regresión lineal como:
- Correlación de variables.
- Regresión lineal simple.
- Regresión lineal múltiple.
- Regresión logística.
- Regresión Ridge y Lasso.
Claustro docente
El seguimiento personalizado es uno de nuestros puntos fuertes.
En este curso contarás con el asesoramiento y las tutorías ilimitadas de un docente experto que va compartir contigo todo su conocimiento y su experiencia en el desarrollo de proyectos de Machine Learning con R.
Ignacio García
Ignacio García
Analista de Riesgos con más de 10 años de experiencia en la creación de modelos de riesgo, marketing y mejora de procesos, aplicando métodos de Machine Learning. Su capacidad para conjugar aspectos de negocio y técnicos lo convierte en el docente idóneo para esta formación especializada.
Metodología:
100% on-line y learn by doing.
Marca tu propio ritmo de aprendizaje, donde y cuando quieras, de forma progresiva y con la flexibilidad que te ofrece nuestra metodología con evaluación continua:
- Tutorización personalizada. Con el apoyo individualizado de un docente comprometido con tus necesidades de aprendizaje. Consulta sin límites.
- Enfoque Learn by doing. Pon en práctica los nuevos conocimientos analizando casos reales completamente aplicables a tu realidad profesional.
- A tu ritmo. Aprende cuándo y dónde quieras, marca tu propio ritmo de aprendizaje, sin fechas ni plazos de entrega.
- Contenidos de calidad. Evoluciona paso a paso con materiales didácticos, actualizados y prácticos aplicables a tus proyectos profesionales.
- Evaluación continua. Basada en el apoyo individualizado del alumno para garantizar la comprensión de conceptos y su capacidad técnica para resolver los ejercicios propuestos.
- Recursos. Materiales audiovisuales, guías prácticas y bibliografía complementaria, para ir más allá en tu desempeño.
Temario:
Contenidos del curso
Actualizados, campus virtual accesible las 24 horas y en español
Curso de regresión lineal con pYTHON
UNIDAD 1. CORRELACIÓN Y REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
Lo que aprenderás:
- Visualización de relaciones para análisis bivariado y multivariado
- Tipos de correlaciones y tamaño del efecto
- Test de hipótesis y significancia para la correlación
- Diferencia entre correlación y causalidad. Correlación parcial
- Potencia estadística y tamaño muestral
- ¿Qué es la regresión lineal?
- Interpretación del modelo (validación y prueba)
- Generalización: supuestos del modelo y outliers
UNIDAD 2. REGRESIÓN MÚLTIPLE, RIDGE Y LASSO
Lo que aprenderás:
- Regresión lineal múltiple
- El significado de los coeficientes de regresión
- Prueba F y test T
- Predictores categóricos, transformación
- Generalización: supuestos del modelo, outliers y multicolinealidad
- Selección y validación de modelos
- Métodos de penalización: Regresión Ridge y Lasso
- Comparación entre Ridge y Lasso
- Construcción de modelos
UNIDAD 3. REGRESIÓN LOGÍSTICA
Lo que aprenderás:
- Concepto de regresión logística
- Qué es el ODD o “Riesgo”
- El modelo: significado de los coeficientes de regresión
- Estimación máximo verosimil
- Método de Wald
- Intervalos de confianza
- Modelo de regresión multinomial
- Predicción y validación
- Generalización: supuestos del modelo y outliers
- Construcción de modelos
Profesorado:
En este curso contarás con el asesoramiento y las tutorías ilimitadas de un docente experto que va compartir contigo todo su conocimiento y su experiencia en el desarrollo de proyectos de Machine Learning con R.
- Ignacio García
Analista de Riesgos con más de 10 años de experiencia en la creación de modelos de riesgo, marketing y mejora de procesos, aplicando métodos de Machine Learning. Su capacidad para conjugar aspectos de negocio y técnicos lo convierte en el docente idóneo para esta formación especializada.
Titulación:
Tras finalizar esta formación recibirás un diploma expedido por Máxima Formación como garantía de aprovechamiento del curso.
Duración:
60 horas (6 sem)
Fechas:
- Inicio: Todo el año
- Plazo de Matrícula: Abierto...
Profesionales del análisis de datos interesados en comprender los fundamentos del Data Science.
CURSO DE NIVEL INTERMEDIO
- Es necesario contar con conocimientos previos sobre Python.
Comentarios:
Da el siguiente paso en tu carrera y domina regresión lineal
Aprende a evaluar y modelar las relaciones entre variables y a utilizar estos modelos para predecir con Python. Crea gráficos de alta calidad, resume estadísticamente las relaciones y ajusta modelos de regresión lineal para múltiples variables.
Competencias:
Con aplicación directa a tu día a día profesional
Enfoque práctico:
La práctica hace al maestro
El Curso de Regresión lineal con Python, es un programa práctico impartido con la metodología exclusiva de Máxima Formación, 100% on-line y learn by doing (aprender haciendo).
¿Por qué es único?
Porque está diseñado con el enfoque práctico que requieren los profesionales del análisis de datos cuyo objetivo es transformar el saber en habilidades prácticas avanzadas con aplicación directa a su operativa con los datos.
Nuestro programa formativo con enfoque práctico:
Garantiza una curva de aprendizaje progresiva y se adapta a tu nivel de desempeño.
Pone el énfasis en el seguimiento diario de tus necesidades de aprendizaje particulares.
Disfrutas de un asesoramiento de calidad que te permite aplicar los nuevos conocimientos, desde el primer día.
Un curso práctico orientado a estudiantes, profesionales, investigadores y PhD interesados en mejorar tus modelos de aprendizaje automático con regresión lineal como:
- Correlación de variables.
- Regresión lineal simple.
- Regresión lineal múltiple.
- Regresión logística.
- Regresión Ridge y Lasso.
Claustro docente
El seguimiento personalizado es uno de nuestros puntos fuertes.
En este curso contarás con el asesoramiento y las tutorías ilimitadas de un docente experto que va compartir contigo todo su conocimiento y su experiencia en el desarrollo de proyectos de Machine Learning con R.
Ignacio García
Ignacio García
Analista de Riesgos con más de 10 años de experiencia en la creación de modelos de riesgo, marketing y mejora de procesos, aplicando métodos de Machine Learning. Su capacidad para conjugar aspectos de negocio y técnicos lo convierte en el docente idóneo para esta formación especializada.
Metodología:
100% on-line y learn by doing.
Marca tu propio ritmo de aprendizaje, donde y cuando quieras, de forma progresiva y con la flexibilidad que te ofrece nuestra metodología con evaluación continua:
- Tutorización personalizada. Con el apoyo individualizado de un docente comprometido con tus necesidades de aprendizaje. Consulta sin límites.
- Enfoque Learn by doing. Pon en práctica los nuevos conocimientos analizando casos reales completamente aplicables a tu realidad profesional.
- A tu ritmo. Aprende cuándo y dónde quieras, marca tu propio ritmo de aprendizaje, sin fechas ni plazos de entrega.
- Contenidos de calidad. Evoluciona paso a paso con materiales didácticos, actualizados y prácticos aplicables a tus proyectos profesionales.
- Evaluación continua. Basada en el apoyo individualizado del alumno para garantizar la comprensión de conceptos y su capacidad técnica para resolver los ejercicios propuestos.
- Recursos. Materiales audiovisuales, guías prácticas y bibliografía complementaria, para ir más allá en tu desempeño.
Temario:
Contenidos del curso
Actualizados, campus virtual accesible las 24 horas y en español
Curso de regresión lineal con pYTHON
UNIDAD 1. CORRELACIÓN Y REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
Lo que aprenderás:
- Visualización de relaciones para análisis bivariado y multivariado
- Tipos de correlaciones y tamaño del efecto
- Test de hipótesis y significancia para la correlación
- Diferencia entre correlación y causalidad. Correlación parcial
- Potencia estadística y tamaño muestral
- ¿Qué es la regresión lineal?
- Interpretación del modelo (validación y prueba)
- Generalización: supuestos del modelo y outliers
UNIDAD 2. REGRESIÓN MÚLTIPLE, RIDGE Y LASSO
Lo que aprenderás:
- Regresión lineal múltiple
- El significado de los coeficientes de regresión
- Prueba F y test T
- Predictores categóricos, transformación
- Generalización: supuestos del modelo, outliers y multicolinealidad
- Selección y validación de modelos
- Métodos de penalización: Regresión Ridge y Lasso
- Comparación entre Ridge y Lasso
- Construcción de modelos
UNIDAD 3. REGRESIÓN LOGÍSTICA
Lo que aprenderás:
- Concepto de regresión logística
- Qué es el ODD o “Riesgo”
- El modelo: significado de los coeficientes de regresión
- Estimación máximo verosimil
- Método de Wald
- Intervalos de confianza
- Modelo de regresión multinomial
- Predicción y validación
- Generalización: supuestos del modelo y outliers
- Construcción de modelos
Profesorado:
En este curso contarás con el asesoramiento y las tutorías ilimitadas de un docente experto que va compartir contigo todo su conocimiento y su experiencia en el desarrollo de proyectos de Machine Learning con R.
- Ignacio García
Analista de Riesgos con más de 10 años de experiencia en la creación de modelos de riesgo, marketing y mejora de procesos, aplicando métodos de Machine Learning. Su capacidad para conjugar aspectos de negocio y técnicos lo convierte en el docente idóneo para esta formación especializada.
Titulación:
Tras finalizar esta formación recibirás un diploma expedido por Máxima Formación como garantía de aprovechamiento del curso.
Duración:
60 horas (6 sem)
Fechas:
- Inicio: Todo el año
- Plazo de Matrícula: Abierto
Sede principal del centro
Granada: Avda. de la Innovación, 1 - Edificio BIC - 18016 - Granada- Granada: Avda. de la Innovación, 1 - Edificio BIC - 18016 - Granada
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