Del lunes 16 nov al 27 nov 2020 viernes

Curso 'Machine Learning en R para predicción de datos cuantitativos y temporales' 

Cursos
Online a través de plataforma virtual (en directo)
Días 16, 17, 18, 19, 20, 23, 24, 25, 26 y 27 de noviembre de 2020
160 €

Curso 'Machine Learning en R para predicción de datos cuantitativos y temporales'

Modalidad: Online a través de plataforma virtual (en directo).
Fecha: Días 16, 17, 18, 19, 20, 23, 24, 25, 26 y 27 de noviembre de 2020.
Metodología: Las clases se impartirán en directo online a través de Blackboard Collaborate. La Fundación considera esencial la interacción real con el profesor y con el resto de alumnos para un aprendizaje óptimo de materias complejas. El profesor dispondrá de pizarra virtual para sus explicaciones y podrá compartir pantalla con los alumnos. Los alumnos dispondrán de chat para interaccionar con el profesor y con el resto de alumnos. Las sesiones de clases serán grabadas y estarán disponibles para los alumnos hasta un mes después de la finalización del mismo.

PRESENTACIÓN:
Existe una creciente necesidad de analizar datos y crear modelos predictivos capaces de realizar predicciones sobre variables de interés y extraer conclusiones útiles a partir de los datos. Por otra parte, los datos, a menudo, poseen una componente temporal que es preciso tener en cuenta en el análisis y, por tanto, en los modelos predictivos. Además, la gran cantidad de información disponible hoy en día hace que sea especialmente importante conocer técnicas avanzadas para el análisis predictivo inteligente que permitan pronosticar los valores futuros de determinadas variables relevantes del problema. En este curso, se abordarán, de forma práctica y con ejemplos reales, las técnicas fundamentales para la preparación, análisis, modelado predictivo y visualización de datos, utilizando el lenguaje de programación en R, que conducen a la obtención de un conocimiento que aporte valor añadido al estudio, investigación o negocio que se lleve a cabo.

OBJETIVOS:
El objetivo del curso es formar al participante en las principales técnicas de tratamiento y análisis de datos, con especial foco en las técnicas de regresión y predicción de series temporales de datos para variables cuantitativas. Se estudiarán potentes librerías de R, versátiles y sencillas de usar, y se realizarán numerosos ejercicios prácticos aplicando modelos de machine learning sobre conjuntos de datos reales.

PROGRAMA:

  • Tema 1. Iniciación y repaso del lenguaje de programación R
  • Tema 2. Extracción, transformación y carga de datos
  • Tema 3. Visualización de datos y generación de informes
  • Tema 4. Técnicas avanzadas de regresión
  • Tema 5. Técnicas de predicción de series temporales
  • Tema 6. Casos Prácticos

DESARROLLO:

  • Día 1 (16 Nov. 17:00-19:00h.): Introducción (I). Manuel Herrera.
  • Día 2 (17 Nov.17:00-19:00h.): Introducción (II). Extracción, transformación y carga de datos (I). Manuel Herrera y Laura Melgar.
  • Día 3 (18 Nov.17:00-19:00h.): Extracción, transformación y carga de datos (II). Laura Melgar.
  • Día 4 (19 Nov. 17:00-19:0h.): Visualización de datos y generación de informes. Laura Melgar.
  • Día 5 (20 Nov. 11:00-13:00h.): Técnicas avanzadas de regresión (I). Manuel Herrera.
  • Día 6 (23 Nov. 11:00-13:00h.): Técnicas avanzadas de regresión (II). David Gutiérrez.
  • Día 7 (24 Nov. 15:00-17:00h.): Técnicas avanzadas de regresión (III) y Técnicas de predicción de series temporales (I). David Gutiérrez.
  • Día 8 (25 Nov. 15:30-17:30h.): Técnicas de predicción de series temporales (II). David Gutiérrez.
  • Día 9 (26 Nov. 15:30-17:30h.): Técnicas de predicción de series temporales (III). David Gutiérrez.
  • Día 10 (27 Nov. 12:00-14:00h.): Casos Prácticos. David Gutiérrez.

DESTINATARIOS:
Profesionales, titulados, investigadores, doctorandos y estudiantes de últimos cursos con ciertos conocimientos estadísticos básicos y de programación en R, de cualquier rama de conocimiento.

REQUERIMIENTOS:
Buena conexión a internet, por cable o inalámbrica de red 5Ghz. Los navegadores recomendados son Chrome o Safari.

DOCENTES:

HORAS: 20 horas.

HORARIO: Ver apartado DESARROLLO para consultar el horario de cada día.

CERTIFICACIÓN:

  • Certificado de asistencia: equivalente al 80% de las horas online del curso.
  • Certificado de aprovechamiento: equivalente al 80% de las horas online del curso y entrega de un ejercicio en el plazo máximo de un mes tras la finalización del mismo.

MATRÍCULA: 160 euros.

REDUCCIONES SOBRE EL IMPORTE DE LA MATRÍCULA:

  • 40% a estudiantes y personas en situación de desempleo. 
  • 20% por segunda inscripción (ampliable a un 10% adicional por cada nueva inscripción, hasta un máximo del 50% por cinco cursos).
  • 20% a profesionales colegiados miembros del Colegio Oficial de Ciencias Políticas y Sociología de Andalucía,socios de la Asociación Andaluza de Sociología (AAS) o socios de la Asociación Andaluza de Antropología (ASANA).
  • 20% para grupos de tres o más personas.

Los descuentos sobre el importe de matrícula podrán ser acumulables hasta un máximo del 50% del importe del curso para cada persona inscrita.

INSCRIPCIONES:

  1. Realizar la preinscripción al curso a través de esta página web (recuerda que previamente debes realizar el registro).
  2. Abonar el pago íntegro de la matrícula (se acepta el pago mediante transferencia bancaria y tarjeta de crédito).
  3. Remitir el comprobante de ingreso junto con el nombre de la persona inscrita, curso y teléfono a inscripciones@centrodeestudiosandaluces.es

En caso de solicitar una reducción de matrícula, enviar adicionalmente la documentación que justifique dicha reducción (tarjeta de demandante de empleo, cuota de socio del Colegio Oficial de Ciencias Políticas y Sociología de Andalucía o de la Asociación Andaluza de Sociología, etc.) La devolución del importe becado se realizará al inicio del curso.

La preinscripción no implica la reserva de plaza ya que es necesario realizar el pago de la matrícula. En caso de que haya más solicitudes que plazas, el criterio de admisión establecido es por riguroso orden de pago.

El plazo de inscripción al curso finaliza el 11 de noviembre de 2020.

ANULACIONES:
Para cancelaciones hasta tres días antes del curso, la Fundación devolverá el 100% del importe de la matrícula. A partir de los dos días anteriores al curso, sólo se devolverá el importe por motivos de causa mayor debidamente justificados.

El Centro de Estudios Andaluces se reserva el derecho de anulación del curso.

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Calendario de actividades

08/Mar/2021
Presentacion online de la revista Andalucia en la Historia 70: Mujeres en al-Andalus. En colaboracion con el Patronato de la Alhambra y Generalife
11/Mar/2021
Curso 'El necesario enfoque demográfico en la sociedad actual. Análisis y diagnóstico de un territorio'
11/Mar/2021
Curso 'Métodos digitales en investigación social'
15/Mar/2021
Curso 'Utilización del software NVivo en los procesos de la investigación cualitativa'
05/Apr/2021
Curso 'Enfoque de género en el desarrollo de un investigación'
05/Apr/2021
Curso 'Introducción al análisis estadístico y presentación de informe con SPSS'
06/Apr/2021
Curso 'Claves para publicar en revistas científicas y gestión de fuentes bibliográficas con NVivo'
13/Apr/2021
Curso 'Análisis y visualizaciones efectivas con Tableau' (Iniciación)
14/Apr/2021
Curso 'Iniciación a R'
19/Apr/2021
Curso 'Técnicas de divulgación'
03/May/2021
Curso 'Programación con Síntaxis y Macros SPSS'
04/May/2021
Curso 'Profundizando en la utilización del software NVivo para el análisis de los grupos de discusión, grupos focales y entrevistas en grupo'
07/May/2021
Curso 'Fundamentos en instrumentos para la puesta en marcha de políticas sociales, familia e infancia'
10/May/2021
Curso 'Técnicas de Análisis Univariante con R'
11/May/2021
Curso 'Técnicas de Design Research'
31/May/2021
Curso 'Análisis emocional de los fenómenos sociales'
08/Jun/2021
Curso 'Investigación audiovisual, digital y con redes sociales en la investigación cualitativa apoyada por el software Nvivo'
14/Jun/2021
Curso 'Técnicas de Análisis Multivariante con R'
15/Jun/2021
Curso 'Análisis y visualizaciones efectivas con Tableau' (Avanzado)

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