Boot camp en Machine Learning para Series Temporales y Signal Processing

Somos un grupo de matemáticos comprometidos con la enseñanza de las matemáticas, estamos interesados en la formación de profesionistas en cualquier técnica que requiera una formalización matemática.

Escuela de Matemáticas Bourbaki

Ofrecemos 4 cursos sobre diversas técnicas de Machine Learning enfocados en Time Series y Signal Processing.

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<h3>¿Necesitas un nuevo impulso en tu carrera como programador, data analyst, data scientist o te gustaría mejorar tu competitividad en el manejo científico de datos y machine learning? Te invitamos a participar en nuestro boot camp enfocado en diversas técnicas de <em>Machine Learning</em> con un <em>enfoque práctico y formal</em>. Estamos convencidos de que los profesionistas mejor preparados en estas técnicas serán  capaces de resolver los problemas de predicción más complejos a los que se enfrentan las compañías en la actualidad. Ofrecemos el único curso en el mercado que incluye un tratamiento matemático riguroso y formal, sus ventajas son inmensas. </h3><h3></h3><h3></h3><h3>Resúmenes:</h3><h3></h3><p>El primer bloque comienza con un panorama general de las técnicas más utilizadas en Machine Learning, buscaremos motivarlo con ejemplos concretos e incluir ejercicios de sus implementaciones. En el segundo día nos especializaremos en algunos métodos de predicción enfocados principalmente en el aprendizaje de las series lineales. Estos métodos tienen un amplio espectro de aplicaciones a diversas áreas como lo son finanzas, manufactura y prácticamente cualquier área que requiera precisión en las previsiones.</p><p>El segundo bloque se centra en las aplicaciones del numerical linear algebra al procesamiento de señales. Haciendo un equilibrio entre las ideas que provienen de la teoría y las aplicaciones concretas explicaremos cómo estas técnicas nos ayudan a manejar la información obtenida mediante señales.</p><p></p><h3>Algunas de las habilidades y conocimientos que usted adquirirá son:</h3><h3></h3><ul><li>Conocer los alcances de las técnicas fundamentales de Machine Learning.</li><li>Retroalimentación de lo aprendido mediante ejercicios calificados.</li><li>El formalismo matemático detrás de Machine Learning.</li><li>Experimentar con ejemplos concretos la implementación de soluciones.</li><li>Time series y sus aplicaciones.</li><li>Una de las técnicas más poderosas de predicción: exponential smoothing.</li><li>Podrá explotar las técnicas del álgebra lineal en el procesamiento de señales.</li></ul><h3></h3><h3>Temario</h3><h3></h3><p>Lo invitamos a visitar nuestro sitio https://www.escuela-bourbaki.com/eventos para conocer los pormenores del temario.</p><h3></h3><h3>Profesores</h3><h3></h3><p>Pablo Maldonado es consultor y capacitador empresarial en ciencia de datos. Ha colaborado en iniciativas de ciencia de datos en diversos sectores como e-commerce y marketing digital, telecomunicaciones y servicios financieros, así como análisis de datos de dispositivos inteligentes con aplicaciones a la agricultura e ingeniería de alimentos. Actualmente se desempeña como consultor y capacitador independiente, brindando servicios en Europa y Norteamérica principalmente a través de su empresa Data Start (www.datastart.eu). Es doctor en matemáticas aplicadas por la Universidad Pierre et Marie Curie de Paris, Francia. Ha sido catedrático del Tecnológico de Monterrey Campus Morelia, la Universidad Michoacana, la Universidad Técnica Checa en Praga y profesor invitado en la Universidad Católica de Lviv, Ucrania. Es coautor de R Deep Learning Projects  y autor de Building Shiny Apps.</p><p>Alfonso Ruiz es un matemático especializado en lógica matemática y sus aplicaciones a otras áreas, profesor de matemáticas. Estudió su doctorado en Matemáticas en la Universidad de Oxford, su maestría en Université Paris XI Orsay y la licenciatura en matemáticas en la UNAM. Fue profesor de Análisis matemático en Corpus Christi College, Oxford. </p><h3></h3><h3>Caveat: El curso está planeado para ser afanoso y de alta calidad, buscamos exceder los estándares de los cursos ofrecidos en el mercado. Por tanto rogamos a los asistentes compromiso y dedicación. Estar familiarizados con Python y tener nociones sobre matemáticas nivel universitario es altamente recomendable.</h3><h3></h3><h3></h3><h3>Costos</h3><h3></h3><p>1 día (cualquiera): 4 mil pesos (210 USD)</p><p>2 días (cualesquiera): 7 mil pesos  (390 USD)</p><p>2 días (cualesquiera) antes del 2 de agosto: 6 mil pesos (330 USD)</p><p>4 días: 12 mil pesos (660 USD)</p><p></p><h3>Información Práctica</h3><h3></h3><p>Los cursos serán de 9 a 13 y de 14 a 16 todos los días.</p><p>Aceptamos pagos con tarjeta de crédito.</p><p></p><h3>Escuela de matemáticas Bourbaki</h3><h3></h3><p>Somos una institución privada que busca contribuir en la formación de individuos en temas relacionados con las matemáticas y sus aplicaciones. Buscamos la fundación de un instituto de excelencia que convine la formación, la investigación y la consultoría. Estamos convencidos de que las matemáticas son una herramienta fundamental para el desarrollo y la solución de problemas  concretos.</p><p></p><h3><a href="https://www.eventbrite.com.mx/e/gestion-agil-de-proyectos-en-ciencia-de-datos-tickets-65668836257" target="_blank" data-msys-clicktrack="0" rel="nofollow noopener noreferrer">Evento ligado a: Gestión ágil de proyectos en ciencia de datos.</a> <a href="https://www.eventbrite.com.mx/e/construyendo-equipos-de-cientificos-de-datos-sin-morir-en-el-intento-tickets-65374584141" target="_blank" data-msys-clicktrack="0" rel="nofollow noopener noreferrer">Evento ligado a: Construyendo equipos de científicos de datos sin morir en el intento.</a> </h3><p></p>

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