
WHAT WE DO

Machine Learning and AI For The Working Analyst
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12 semanas
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De martes a viernes
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Dos horas diarias (18:30-20:30)

WHAT WE DO
Estructura:
A. Cada bloque incluye un documento en forma de notas de
curso redactado cuidadosamente por el tutor.
B. Los cursos son en vivo vía zoom y los estudiantes tienen acceso indefinido a los vídeos del curso.
C. En el curso se utilizarán data sets y
ejemplos reales. Los alumnos se quedarán con el código
utilizado en clase para resolver los problemas.
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WHAT WE DO
I) Cada semana se realizará un pequeño test para revisar el aprendizaje del estudiante.
II) Al final cada bloque de tres cursos se realizará una evaluación que consiste en dos partes:
1. Un examen práctico donde el estudiante deberá aplicar sus habilidades para resolver otros problemas similares o
adecuaciones de los mismos vistos en clase.
2. Un examen teórico que simula una entrevista laboral sobre el
planteamiento del problema, la interpretación de los resultados y la descripción de los algoritmos.
iii) El curso incluye un acompañamiento por parte de los profesores en
el desarrollo de proyectos que los estudiantes deseen desarrollar utilizando las técnicas aprendidas.

Listamos algunas de las herramientas tecnológicas que enseñaremos a utilizar en el curso:
• Python
• R
• Pandas
• Numpy
• Apache
• Keras
• Gym
TECNOLOGÍA
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TEMARIO
TEMARIO


Próxima Fecha
Ago 17 - Nov 05
Precio: $1,130 USD

TEMAS
Cada semana tiene un tema particular en el que haremos énfasis.
1. La maldición de la dimensión y el sobre-ajuste
2. La explicabilidad de un modelo
3. Regularización
4. Espacio Latente
5. Outliers
6. El riesgo
7. Simulación Bayesiana
8. Procesos con memoria y estructuras de los datos
9. El refuerzo v.s. las etiquetas
Machine Learning and AI for the working Analyst
Director
ALFONSO RUIZ
Alfonso Ruiz estudió matemáticas en la UNAM, en la Université d'Orsay y en Oxford University. Durante su carrera ha visitado y expuesto su trabajo en diversas instituciones tales como UCLA, Universität Münster, Notre Dame University, Institute Henri Poincaré, IHES, CIRM, Sophus Lie Conference Centre, CIMAT, University of Miami entre otros. Actualmente es Director del Colegio de Matemáticas Bourbaki y dedica su tiempo a convertirlo en un centro de enseñanza e investigación de primer nivel.
Docente
ANA ISABEL
Ana Isabel Ascencio Pedraza es Científica de Datos con más de 20 años de experiencia en análisis de datos para la toma de decisiones. Estudió Ingeniería Electromecánica en la Universidad Iberoamericana León, Métodos Estadísticos en el Centro de Investigaciones en Matemáticas (CIMAT) y Ciencia
de Datos en el Centro de Investigación e Innovación en Tecnologías de la Información (INFOTEC). Actualmente es consultora en Ciencia de Datos y Analítica Avanzada.


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