Forecasting en Python: de las Regresiones Lineales a las Series de Tiempo
Información sobre el evento
Acerca de este evento
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Ofrecemos un Bootcamp de 27 horas de duración en los aspectos matemáticos y de programación asociados a los problemas de Forecasting donde las regresiones lineales y las series de tiempo son útiles.
El curso está enfocado en aquellos individuos que estén interesados en utilizar y comprender las previsiones mediante: Regresiones lineales, Series de tiempo, Moving-Average, ARIMA entre otros.
Los problemas prácticos que estudiaremos son los siguientes:
- Virus Spread (Coronavirus)
- Clasificación de películas
- Predecir Box Office en la industria cinematográfica
Respecto a las matemáticas no son necesarios conocimientos previos en estos temas, solo una firme formación a nivel bachillerato. A pesar de ser un curso en Python es suficiente saber programar en algún otro lenguaje.
El material está dividido en dos partes:
- Elementos matemáticos detrás de los distintos modelos.
- Consejos prácticos sobre la implementación y la programación.
Contacto
Victor Ramos
vramos@grupoabraxas.com
Tel. +52 1 55 18501739
Alfonso Ruiz
alfonso@escuela-bourbaki.com
Tel. +52 1 55 59957954
Método de enseñanza
El curso incluye unas notas detalladas y numerosos ejercicios tanto en el aspecto matemático como en el de la programación para alumnos de diversos niveles. La finalidad de los ejercicios es acercar a los alumnos al dominio de estas técnicas. Estos ejercicios son parte fundamental del curso.
Objetivos
- Invitar al alumno a utilizar y entender las cualidades estadísticas y computacionales de los principales algoritmos asociados a las Regresiones lineales y a las Series de Tiempo.
- Familiarizar al alumno con algunos aspectos del lenguaje matemático utilizado en la Ciencia de Datos y Machine Learning.
- Capacitar al alumno en las técnicas de programación necesarias para implementar los modelos estudiados.
Profesores
Victor Ramos es un ingeniero biotecnólogo del Tecnológico de Monterrey campus Ciudad de México que ha dedicado su vida profesional a la ciencia de datos y todas las áreas que lo envuelven además de ser Freelance para proyectos ecológicos. Actualmente es jefe de Ciencia de Datos en Orax, empresa perteneciente a Grupo Abraxas dedicada a la optimización de la cadena de suministro y a la predicción de la demanda en varios sectores.
Alfonso Ruiz es un matemático especializado en la lógica matemática y sus aplicaciones a otras áreas así como un profesor de matemáticas. Estudió su doctorado en Matemáticas en Oxford University, 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. Actualmente es director en la Escuela de Matemáticas Bourbaki. www.escuela-bourbaki.com
Costo
El Bootcamp completo cuesta ocho mil pesos e incluye las 27 horas de enseñanza, las notas completas del curso, tareas calificadas y posibilidad de cartas de recomendación para los alumnos que mejor hayan aprovechado el curso.
Calendario y Horarios
De 18:30 a 21:30
20, 25, 27 y 28 de Febrero
3, 5,6, 10 y 12 de Marzo
Becas
La fecha límite para obtener las becas ya pasó, por el momento solo tenemos descuentos del 30% a grupos de dos personas o más.
Ofrecemos 2 becas completas y dos becas 50%. Tanto una beca completa como una media beca están reservadas para mujeres.
El objetivo de las becas completas es ayudar a aquellos alumnos de excelencia que prueben que aprovecharán el curso y le dedicarán el tiempo necesario.
Las medias becas están enfocadas a aquellos alumnos que necesiten esta ayuda para costear el curso.
Temario
- Desde el punto de vista de la implementación el alumno aprenderá:
- Programación: Python básico
- Librería más usada para ciencia de datos: Pandas
- Aprendizaje de buenas prácticas de programación para ciencia de datos
- Familiarización con procesos comunes y necesarios en la ciencia de datos
- Aplicación de algunos modelos sin librerías pre-hechas
- Aplicación de librerías en estado del arte para todos los modelos vistos en el curso
- Conocimiento suficiente para aprender e implementar modelos ampliamente usados en ciencia de datos fuera del curso
- Desde un punto de vista matemático estudiaremos los siguientes temas:
- Regresiones lineales
- Cualidades estadísticas detrás del estimador de mínimos cuadrados
- Algunos algoritmos para calcularlo
- Series de Tiempo: conceptos generales
- Buys-Ballot y la estimación por mínimos cuadrados
- Moving-Average
- Vectores asociados
- ARIMA
- Invitación a los procesos estocásticos
El curso incluye diversos módulos enfocados en estudiar tanto el lenguaje como los conceptos matemáticos necesarios para entender los algoritmos con profundidad.
La presentación de este curso se hará en el siguiente mini-workshop Aplicaciones de la Ciencia de Datos a la industria del Cine.
