Machine Learnign en Mercados Financieros.
Curso
A Distancia
¿Necesitas un coach de formación?
Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiarlo en cómodas cuotas mensuales.
-
Politécnico de Suramérica
Diplomado Virtual$ 75.000 -
Les Halles
Curso VirtualPrecio a consultar -
Asesorias Academicas en Tesis y Proyectos
Curso A distanciaPrecio a consultar -
CEPADE - Universidad Politécnica de Madrid.
Especialización VirtualPrecio a consultar -
Escuela de Bolsa
Curso Virtual$ 272.077 IVA inc. -
Proyectos Gestión y Recursos Sociales- Progreso
Curso Virtual$ 388.682 -
PLATZI
Curso VirtualPrecio a consultar
Descripción
-
Tipología
Taller intensivo
-
Nivel
Nivel iniciación
-
Metodología
A distancia
-
Horas lectivas
15h
-
Duración
Flexible
-
Inicio
Fechas disponibles
-
Campus online
Sí
-
Envío de materiales de aprendizaje
Sí
-
Tutor personal
Sí
-
Clases virtuales
Sí
En este curso aprenderá lo indispensable para el análisis, automatización y construcción de modelos analíticos, que le permitirán desarrollar mecanismos capaces de aprender datos, identificar patrones y tomar decisiones con la mínima intervención humana.
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Formar profesionales en machine learning para el análisis de datos y la automatización y construcción de modelos analíticos. Su finalidad será desarrollar mecanismos capaces de aprender de datos, identificar patrones y tomar decisiones con mínima intervención humana.
Desarrolladores, programadores, líderes de proyectos de tecnología
Cuenta en Lulopop, nuestra Red Social Educativa
Plan de trabajo
Material: Actividades, lecturas, etc.
Evaluaciones / Calificaciones
Constancia expedida por APPxolot
Reporte por parte del coordinador del servicio
Podrás solicitar el temario e inscribirte
Opiniones
Materias
- Mercados financieros
- Mercados
- Máquina
- Tecnología
- Algoritmos
- Automatizacion
- Programador
- Modelos analíticos
- Análisis de datos
- Inteligencia artificial
Profesores
Asignado Asignado
Formador / Instructor
Programa académico
UNIDAD 2: SELECCIÓN Y ENTRENAMIENTO DE MODELOS 2.1.Cross-Validation 2.2.Regularización 2.2.1. L1...
UNIDAD 3: MODELOS SUPERVISADOS 3.1.La regresión logística 3.1.1. Análisis de errores 3.2.Árboles de decisión...
UNIDAD 4: ENSEMBLE LEARNING 4.1.Random Forests4.2.Votos de clasificadores 4.3.Bagging...
UNIDAD 5: MODELOS NO SUPERVISADOS 5.1.K-Nearest Neighbors 5.2.K-means 5.3.Cálculo de la densidad de kernel...
UNIDAD 6: APRENDIZAJE DE MÁQUINA PARA SERIES DE TIEMPO 6.1.Series de tiempo 6.2.Series de tiempo como un problema de aprendizaje de máquina 6.3.Validación de modelos de series de tiempo ...
7. UNIDAD 7: APLICACIONES 7.1.Detección de fraudes en un ámbito no supervisado 7.2.Distribución de rendimientos positivos y negativos 7.3.Perfilamiento de inversionistas...
UNIDAD 8: OPTIMIZACIÓN DE PORTAFOLIOS 8.1.Modelos dinámicos convexos 8.2.Restricciones de régimen de inversión 8.3.Restricciones no genéricas...
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