Maestría Análisis Estadístico y Computación
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Este es un curso de álgebra lineal computacional que pone énfasis en los cálculos por computadora de los métodos que son útiles en estadística, cómputo científico y ciencia de datos. Los alumnos podrán implementar de manera eficiente y en un lenguaje de medio/bajo nivel, métodos estándar y computacionalmente intensivos encaminados al análisis de datos, así como conceptos de álgebra lineal que son importantes en las aplicaciones.
Este curso cubre los conceptos fundamentales de la teoría estadística e inferencial, con un enfoque paramétrico y no-paramétrico contemporáneo, y se proporcionan los elementos de estadística Bayesiana que se podrán extender sobre los modelos a discutir en los cursos subsecuentes. Se pondrá énfasis en el uso de herramientas computacionales para la implementación de los métodos distribucionales e inferenciales.
El objetivo del trabajo final es implementar alguna técnica o metodología aprendida durante el programa, desarrollando un reporte que debe cumplir con el formato y estructuras establecida.
El objetivo del trabajo final es implementar alguna técnica o metodología aprendida durante el programa, desarrollando un reporte que debe cumplir con el formato y estructuras establecida.
El objetivo del trabajo final es implementar alguna técnica o metodología aprendida durante el programa, desarrollando un reporte que debe cumplir con el formato y estructuras establecida.
En este curso, se mostrarán los conceptos básicos de cómputo y programación, así como la teoría necesaria para la aplicación de métodos computacionalmente intensivos. Se revisarán metodologías para la imputación de datos. Se hará especial énfasis en la programación y uso de software, así como en aplicaciones de interés.
En este curso, se mostrarán los conceptos básicos de cómputo y programación, así como la teoría necesaria para la aplicación de métodos computacionalmente intensivos. Se revisarán metodologías para la imputación de datos. Se hará especial énfasis en la programación y uso de software, así como en aplicaciones de interés.
En este curso se discuten los principales métodos multivariados considerando datos de escala y datos nominales. Se proporcionan las bases metodológicas para relacionar dos conjuntos de variables mediante el análisis de correlación canónica. Se discuten modelos basados en mezclas de distribuciones y sus aplicaciones en clasificación y clustering.