Modelamiento de Incertidumbre en Datos Empresariales
ContenidoModelamiento de Incertidumbre en Datos Empresariales.
Modalidad: Semi-presencial
Sede de impartición: Zúñiga
Justificación:
Los datos son uno de los activos más importantes de las empresas. Su manejo y análisis se hace a diario, pero no siempre se considera un aspecto muy importante, que es la incertidumbre natural que estos datos siempre tienen.
Objetivo:
Comprender los principios de lógica difusa y sus aplicaciones al modelado y análisis de datos, considerando la incertidumbre en los datos y su interpretación.
Metodología:
En línea con clases en vivo (sincrónicas), lectura y análisis de casos de estudio y ejercicios prácticos.
Público objetivo:
Todo aquel que maneje y analice datos en las empresas, y tenga conocimiento práctico de herramientas de programación de computadores (lenguaje Python o C).
Contenido:
Módulos
Temáticas
Introducción
Lógica difusa
Modelo de datos
Funciones de pertenencia
Conocimiento en reglas
Incertidumbre
Modelado vs. gestión
Análisis de datos
Extracción de conocimiento
Extracción de reglas
Análisis de datos
Precisión o explicación
Discusión
Análisis de casos
Requerimientos:
Equipo de cómputo con conexión a internet de banda ancha.
Software: Instalación de Python versión 3.x y librerías varias, casos propios para contextualizar.