Curso de Capacitación en Aplicación de Redes Neuronales en Series de Tiempo con R y Python

Modalidad: Virtual
Inicio y fin de clases: Del 15 de enero al 05 de marzo del 2022
Curso de Capacitación en Aplicación de Redes Neuronales en Series de Tiempo con R y Python

Este curso está orientado a participantes que tienen conocimientos básicos de un software para análisis estadísticos o un lenguaje de programación de propósito general. También, esta dirigido a participantes que deseen aprender a realizar pronósticos de series de tiempo univariables que permiten estimar la demanda en cualquier organización que se encuentren laborando.

El curso brinda conocimientos avanzados en el diseño de modelos predictivos. Esto permite poder predecir el futuro con cierto nivel de confianza estadística para una toma de decisiones informadas en los sectores donde se realicen dichos modelos (industria, pesca, telefonía, etc.). De este modo, es posible minimizar el riesgo de las consecuencias y colocarnos en una posición de ventaja frente a la competencia.

El curso se desarrollará en la plataforma educativa PAIDEIA INFOPUCP y el servicio de videoconferencia Zoom para las clases en línea.

Objetivo general

Realizar pronósticos de series de tiempo empleando herramientas y librerías de los programas de R y Python.

Bloque temático

  1. Series Temporales
  2. Métodos estadísticos clásicos para pronóstico de series temporales
  3. Modelos ARIMA utilizando R y Google colab
  4. Modelos SARIMAX utilizando Python y Google colab
  5. Deep Learning
  6. ¿Qué es IA, Big Data, ML, Deep Learning?
  7. ¿Por qué deep learning ?
  8. FrameWork de trabajo Keras y tensor Flow
  9. Aprendizaje en Arquitecturas de redes neuronales
  10. Introducción a Redes Neuronales tipo perceptrón
  11. Construcción de una red neuronal artificial
  12. Evaluación y Mejora en el aprendizaje de RNA
  13. Métodos de Búsqueda de los Mejores Parámetros Adicionales Random Grid
  14. Search y Gridsearch
  15. Utilizando las Redes Neuronales Convolucionales en Series de Tiempo
  16. Operaciones de Convolución (Relu)
  17. Capa de Reducción o Pooling
  18. Flattening o vectorización de salida
  19. Ajuste o Entrenamiento en Redes Neuronales Convolucionales
  20. Utilizando Redes neuronales Recurrentes en Series de Tiempo
  21. Aplicaciones de Redes Neuronales
  22. Redes Neuronales Autoorganizadas (SQM)
  23. ntrenamiento, Evaluación y Aplicación (BM)

Dirigido a

  • Personas que ya poseen conocimientos básicos de programación en R y en Python.

Certificaciones

  • Certificado: INFOPUCP otorgará un certificado digital a todos los participantes que aprueben con una nota mayor o igual a 11 (once).
  • Constancia de participación: INFOPUCP otorgará una constancia de participación digital a todos los participantes que desaprueben con una nota menor o igual a 10 (diez) y que hayan participado en todas las actividades calificadas programadas

Inversión económica

Tarifa General: S/ 486.00

Descuentos especiales:

  • Comunidad PUCP (Alumnos, egresados, docentes y colaboradores PUCP): S/ 389.00
  • Estudiantes Universitarios otras universidades: S/ 400.00

Profesores

Orlando Belli Hesse

ngeniero Industrial, con experiencia en machine learning y Big Data Analytics en los sectores retail e industrial (energía, gas natural). Actual docente en diferentes instituciones, dicto los cursos de Big Data, Ciencia de datos, Diplomados de BI , R y Python for analytics. Power BI for Business Intelligence, SQL for analytics, Programación VBA en Excel entre otros.

Más información

Erika Lozada
966-425-990 / 940-171-562

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- sábados

Inicio: 12 de marzo

- jueves

Inicio: 03 de febrero

- lunes y miércoles

Inicio: 02 de febrero

Área temática:

Innovación y Tecnología

Organizado por:

Infopuc - Instituto de Informática

Sede:

Campus Principal - Av. Universitaria 1801 San Miguel - Lima

Idioma:

Español

Provincia:

LIMA

Horario:

Sábados de 09:00 a.m. a 01:00 p.m.

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