¿Dónde se desarrollan las clases?
En nuestro Campus Virtual https://aulavirtual.grupolambda.com.pe/usuario/login. También puedes instalar nuestra app que está disponible para Android y iOS.
¿Beneficios de nuestra plataforma?
- Acceso a clases en vivo para que puedas interactuar con el docente.
- Acceso a clases grabadas: Si no puedes asistir o deseas volver a visualizar la clase podrás tenerla grabada al día siguiente de realizada la sesión.
- Plataforma sencilla de usar desde: PC, tablet o celular.
Descripción del curso:
Machine Learning o Aprendizaje de Máquinas es una rama de la estadística y la inteligencia artificial que ha cobrado reciente importancia debido a su amplia gama de aplicaciones. Los métodos de Machine Learning (ML) son considerados como parte de la inteligencia artificial porque permiten realizar tareas que normalmente son hechas por humanos, como reconocer objetos en imágenes, detectar cáncer, interpretar el contenido o tono de un texto, entre otras tareas.
En ciencias sociales, machine learning ha sido usado para predecir precios de residencias, decisiones de jueces, corrupción de gobiernos locales, migración de la población afro-americana, etc. Sin embargo, existe una clara interseccion entre objetivos cuando se trata de prediccion en economia y finanzas. Por tanto, ha habido un incremento en el interes de usar metodos de machine learning para producir y evaluar pronósticos económicos.
Objetivo del curso:
El curso prepara al estudiante para el manejo de análisis de series de tiempo usando el lenguaje de programación Python. El objetivo de este es ofrecer a los y las estudiantes una perspectiva de análisis interdisciplinaria reflejada en el abordaje conceptual y práctico de los temas propuestos.
Este curso proporcionará herramientas conceptuales, herramientas de implementación, pero también aplicaciones en temas de ciencias sociales, en particular orientado a series de tiempo económicas con enfasis en macroeconomia y finanzas. Todo esto para que los estudiantes puedan identificar rápidamente situaciones en las cuales los métodos de machine learning para series de tiempo pueden ser aplicados en sus proyectos de tesis u otras investigaciones.
Dirigido a:
Estudiantes a partir del 7mo ciclo y egresados de economía y carreras afines.
