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Curso

Elementos de Ciencias de la Computación y Procesos Estocásticos con R

Sumérgete en el mundo de los procesos estocásticos, con un enfoque que simultáneamente incorpora uno de los software de mayor demanda como lo es R, y aprende una de las grandes herramientas que utilizan las grandes corporaciones para la toma de decisiones en un entorno de incertidumbre, con lo que incrementarás tu valía, convirtiéndote en pieza fundamental para los niveles gerenciales, permitiendo que también puedas desempeñarte como consultor o asesor independiente para potenciales clientes que lo necesiten.

$20.00

Características claves

+2 Horas de video a tu propio ritmo

+20 Videos

Soporte y asesoría 24X7

+5 Horas de Proyectos y Ejercicios

+10 Recurso Descargables

Acceso de por vida

Examen de final de curso

Certificado de Finalización

Descripción general

En el mundo actual, sin importar el área en la cual nos encontremos, la generación de datos o información, se realiza de forma vertiginosa, lo que en ocasiones dificulta la toma de decisiones dada nuestra capacidad de procesar esta información que resulta limitada, si bien es cierto que pudiésemos optar por un modelo basado en los datos, cuando se desea incorporar alguna medida del riesgo buscando mitigar a este, resulta conveniente utilizar un enfoque de procesos estocásticos. De igual manera, estos modelos nos permitirían la simulación de eventos concretos para su análisis 

El análisis de decisión proporciona un soporte cuantitativo a los tomadores de decisiones en todas las áreas tales como ingenieros, analistas en las oficinas de planificación, agencias públicas, consultores en proyectos de gerencia, planificadores de procesos de producción, analistas financieros y de economía, expertos en diagnósticos de soportes medico y tecnológicos e infinidad de otras áreas. 

En este diplomado estudiaremos una de las principales tecnologías de código abierto, que permiten el procesamiento, análisis, visualización  y modelado de datos, como lo es R. De esta manera adquirirás un nivel de intermedio a avanzado de los principales modelos probabilísticos utilizados en el estudio de fenómenos aleatorios, culminando con aplicaciones en la toma de decisiones y teoría de juegos.

En este programa aprenderás:

  • Cadenas de Markov en tiempo discreto y continuo con su implementación en R.
  • Simulación en R con el Método de Monte Carlo, Metropolis-Hasting entre otros.
  • Proceso de Poisson con implementación en R.
  • Introducción al movimiento Browniano.
  • Introducción al cálculo estocástico.
  • Teoría de la decisión y Teoría de juegos implementados en R.

Certificado

¡Obtén reconocimiento por tu trabajo!

Al culminar tu curso y aprobar la evaluación final, tendrás acceso al Certificado Digital

Contenido del curso

  • ✓ Modelos deterministas y estocásticos.
  • ✓ Probabilidad y Esperanza condicional.
  • ✓ Cadenas de Markov: Primeros pasos.
  • ✓ Cálculos básicos.
  • ✓ Simulación.
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  • ✓ Distribución limitadora y estacionaria.
  • ✓ Cadenas de Markov Irreductibles, Periodicidad.
  • ✓ Cadenas de Markov Ergódicas, Reversibilidad temporal.
  • ✓ Cadenas Absorbentes.
  •  

  • ✓ Algoritmo de Metrópolis-Hastings.
  • ✓ Muestreo de Gibbs.

  • ✓ Llegada, Tiempos entre llegadas.
  • ✓ Adelgazamiento, Superposición.
  • ✓ Distribución uniforme, Proceso de Poisson espacial, Proceso de Poisson no homogéneo.
  •  

  • ✓ Relojes de alarma y tasas de transición.
  • ✓ Generador infinitesimal.
  • ✓ Comportamiento a largo plazo.
  • ✓ Reversibilidad temporal.
  • ✓ Teoría de colas.
  •  

  • ✓ Movimiento browniano y paseo aleatorio.
  • ✓ Proceso gaussiano.
  • ✓ Transformaciones y propiedades.
  • ✓ Variaciones y aplicaciones.
  • ✓ Martingalas.
  •  

  • ✓ Integral de Ito.
  • ✓ Ecuaciones diferenciales estocásticas.
  •  

  • ✓ Optimización.
  • ✓ Teoría de la decisión baja certidumbre.
  • ✓ Teoría de la decisión baja riesgo.
  • ✓ Teoría de la decisión baja incertidumbre.
  • ✓ Teoría de juegos.
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