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Intensivo R para Data Science


Edificio Microsoft, Avenida Vitacura 6844, Vitacura, Chile

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El Intensivo de R para Data Science está orientado a profesionales del Data Science y analistas que ya utilizan R para análisis estadístico y quieren llevar sus competencias al siguiente nivel en la construcción de modelos de machine learning para Data Science.

Entre los contenidos del curso se encuentran los siguientes:

Modelos de Data Science con ejemplos prácticos:

  • Limpieza de Datos
  • Modelos supervisados de clasificación: Evaluación de modelos de clasificación, Regresión logística, Naive Bayes, Árboles y Random Forest, Redes Neuronales con H2O, Grid Search (Calibración de meta parámetros)
  • Modelos no supervisados: Reducción de Variables (PCA), Segmentación (K-Means y Hierarchical Clustering), Reglas de asociación
  • Modelos Financieros: Replicar Fondos con PCA, Markowits y VaR

Productos Finales y visualización:

  • Reportes Automáticos
  • Aplicaciones en shiny

​Requisitos de conocimientos previos para el Evento

  • Como el evento es de nivel avanzado, el participante debe tener experiencia con el lenguaje R (funciones estadísticas esenciales, generación de gráficos con R, importación de datos).
  • También se requiere un conocimiento básico sobre minería de datos. Mostraremos y hablaremos de modelos, pero con énfasis en su aplicación con R.

Requisitos técnicos

  • La última versión disponible de R: https://cran.r-project.org
  • La última versión disponible de Microsoft R Open: https://mran.microsoft.com/download/
  • (opcional) R Studio: https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/

Si eres exalumno de nuestros seminarios, o eres cliente de Metric Arts, Process Arts o Metric Learning, ANTES DE COMPRAR, PRIMERO COMUNÍCATE CON NOSOTROS para conseguir tu descuento.

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Speaker

Daniel Fischer

Daniel es Ingeniero Civil Industrial de la Universidad de Chile. Actualmente es Jefe de Desarrollo de Proyectos en AFP Cuprum. Entre sus experiencias están la implementación de Data Warehouses, plataformas de Big Data y Data Science aplicado a las industrias en donde ha trabajado.
Daniel es un entusiasta de la tecnología y de R como herramienta. De formación principalmente autodidacta, utiliza R en su trabajo diario.

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