Redes Neuronales Aplicadas a la Inteligencia de Negocios
Modelos de Calificación Crediticia (Credit Scoring) a través de Aprendizaje Profundo (Deep Learning) con Neuralnet de R
Description
*** Incluye el código de R utilizados en los videos ***
Bienvenidos al curso Redes Neuronales aplicadas a la Inteligencia de Negocios. Al finalizar este curso, podrás elaborar modelos predictivos a partir de redes neuronales utilizando el paquete neuralnet de R. Estos nuevos conocimientos te resultarán útiles si estás interesado en hacer carrera como analista de inteligencia de negocios o para obtener insights que te permitan tomar mejores decisiones con base a datos si estas en posiciones gerenciales y directivas.
Este es un curso muy completo que incluye videos, lecturas sugeridas, evaluaciones, archivos de Excel y códigos de R. El curso está basado en un caso de enseñanza con datos reales y tiene un enfoque 100% práctico. Nos pondremos en los zapatos del gerente de la división financiera de un concesionario de automóviles, y deberemos elaborar un modelo de calificación crediticia. A diferencia de otros cursos, este va más allá de ser simplemente un curso de programación en R ya que aborda tanto el marco teórico de las redes neuronales y los modelos de calificación crediticia, la limpieza previa de los datos, la estimación del punto de corte con base a una función de utilidad, el análisis de los resultados y la comparación entre modelos.
Diseñé este curso para estudiantes universitarios y profesionales interesados en la ciencia de datos y machine learning pero que por su formación tienen muy poca experiencia en lenguajes de programación. Este es un curso abierto para todos que incluye una sección introductoria a R, por lo que no tiene prerrequisitos.
Te invito a que veas la clase modelo y te inscribas. ¡Espero verte pronto!
What You Will Learn!
- La definición y tipos de redes neuronales
- El algoritmo detrás de las redes neuronales
- Modelos de Calificación Crediticia (Credit Scoring)
- Lidiar con Datos Faltantes
- Normalizar Variables
- Elaborar Modelos Predictivos con Redes Neuronales
- Paquete Neuralnet de R
- Establecer el punto de corte de una predicción de probabilidad a partir de una función de utilidad/costo
- Métricas para comparar la bondad entre modelos: precisión, especificidad y sensibilidad
- Introducción a regresiones logísticas con la función glm de R
Who Should Attend!
- Estudiantes universitarios y profesionales interesados en la inteligencia de negocios y el aprendizaje supervisado (machine learning)