Encabezado Facultad de Ciencias
Presentación

Actuaría (plan 2006) 2020-2

Optativas, Análisis Multivariado

Grupo 9128, 33 lugares. 23 alumnos.
Profesor Harim García Lamont lu mi vi 18 a 19 P118
Ayudante Erick Eduardo Aguilar Hérnandez ma ju 18 a 19 P118

 

Análisis Multivariado

Act. Harim García Lamont.

Mat. Erick Eduardo Aguilar Hernández

El curso está enfocado principalmente a técnicas de aprendizaje máquina y ciencia de datos. Para poder aprovechar el curso es necesario cuando menos haber cursado las asignaturas de Algebra Lineal I, Probabilidad I y II, Estadística I.

Código de la clase de Google Classroom

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Temario:

  • Introducción a Python

    • Estructuras de control.

    • Clases y funciones.

    • Manejo de DataFrames.

    • Limpieza de datos.

  • Estadística multivariada.

    • Estadísticas descriptivas multivariadas.

    • Matrices y transformaciones lineales.

    • Formas semi positivas definidas

    • Distribuciones multivariadas.

    • Elipses de confianza.

  • Técnicas de reducción de dimensión.

    • Análisis de componentes principales.

    • Análisis de factores.

    • Escalamiento multidimensional.

    • Análisis de correlación canónica.

  • Métodos de agrupamiento.

    • Mezclas gaussianas.

    • Métricas de agrupamiento.

    • Métodos jerárquicos.

    • Métodos aglomerativos.

  • Métodos de clasificación.

    • Regresión logística.

    • Métricas de clasificación binaria.

    • Máquina de soporte vectorial.

    • Análisis discriminante lineal y cuadratico.

    • Árboles de decisión.

Evaluación

  • Prácticas 100%

Material

  • R (r - studio)

  • Python 3.7 (sklearn, jupyter, anaconda)

https://www.anaconda.com/distribution/#download-section

 


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