Ciencia de Datos: Modelos Estadísticos para Predicción II
DESCRIPCIÓN DEL CURSO
Ciencia de Datos: Modelos Estadísticos para Predicción II es un curso de formación integral y completa, que parte desde las definiciones básicas de los modelos para predicción que sirven para clasificar y calcular probabilidades de que un evento suceda, por ejemplo, el incumplimiento de una obligación crediticia.
En este curso integral se analizan modelos LOGIT, PROBIT, MLP, Poisson, los cuales son construidos, evaluados e implementados paso a paso; Punto de corte óptimo, matrices de clasificación o confusión, curvas ROC, entre otros indicadores y contrastes utilizados para la comparación y validación de los modelos son temas que también se abordan de forma práctica y aplicada.
Los tópicos aquí tratados, se desarrollarán en un 80% práctico y un 20% teórico; se sugiere tomar el primer módulo pues es fundamental el conocimiento de las definiciones y la estimación de los modelos Logit y Probit.
Al finalizar el curso virtual, usted podrá acceder al certificado digital como: Ciencia de Datos: Modelos Estadísticos para Predicción II
¿QUÉ OBTENDRÁS DE ESTE CURSO?
- Más de 15 videos con el desarrollo paso a paso de los modelos estadísticos, su construcción, proyección y evaluación
- Exámenes cortos y fáciles de entender, y lecciones rápidas para asegurar su entendimiento.
- Aprendizaje integral sobre la utilización del Lenguaje R y su complemento RStudio.
- Contenido exclusivo para quienes accedan al curso mediante pago.
- Talleres a resolver en los temas más relevantes
- Alto nivel de aplicabilidad. Usted podrá aplicar casi de inmediato lo aprendido en este curso en su trabajo.
- Acceso al foro de preguntas y respuestas relacionado al curso
- Posibilidad de agendar tutorias personalizadas para revisar trabajos entregables o examenes.
- Consultas directas con el tutor
Course Features
- Lectures 15
- Quizzes 0
- Duration 40 horas
- Skill level Todos los niveles
- Language Español
- Students 24
- Assessments Self
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Introducción a los modelos predictivos II
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Modelos Predictivos II, que comience el reto
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¿Eso es todo? No. Se viene lo bueno
- Teoría:No se trata solo de estimación, se trata de precisión, sensibilidad, especificidad
- Teoría: La curva ROC
- Teoría: Identificando el umbral o punto de corte óptimo
- Caso práctico: Modelo Logit
- Caso Práctico Modelo Probit
- Esto se puso bueno: Modelo Logit y Probit, una comparación
- ¿Y si mi variable dependiente no es binaria sino un número de sucesos?: Poisson
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Evaluando lo aprendido
2 Comments
Por favor su ayuda con la activación del siguiente modulo, en los mails de contacto no me responden.
Estimados instructores de Betametrica… retome el curso de varios días y estoy a punto de que se me agote el tiempo para completarlo, pero al querer ver nuevamente los videos no corren. Por favor tengo este problema. gracias