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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

4.15 (10 reviews)

Students

4 hours

Content

Feb 2021

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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


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!


Screenshots

Redes Neuronales Aplicadas a la Inteligencia de Negocios
Redes Neuronales Aplicadas a la Inteligencia de Negocios
Redes Neuronales Aplicadas a la Inteligencia de Negocios
Redes Neuronales Aplicadas a la Inteligencia de Negocios

Content

Introducción

Introducción

Clase Modelo

Estructura del Curso

Introducción Teórica

Presentación de la Sección

Definición y Tipos de Redes Neuronales

Describiendo el Algoritmo de las Redes Neuronales

Ventajas y Desventajas de las Redes Neuronales

Cuestionario de Comprobación de Aprendizaje

Introducción a R/Crash Course (Opcional)

Presentación de la Sección

Descarga e Instalación de R y RStudio

Introducción a la interfaz de usuario RStudio

Instalación de paquetes y uso de la biblioteca

Funciones en R

Importando Datos desde Excel

Accediendo a Datos de un Dataframe

Factores y Variables Categóricas en R

Cambiando las dimensiones de un objeto e R

Operadores Lógicos en R

Condicionales If Else, Else If,

Bucle For

Introducción al Caso Práctico: Crediautos

Presentación de la Sección

Planteamiento del Caso. Sesión A.

Planteamiento del Caso. Sesión B.

Calificación Crediticia. Sesión A.

Calificación Crediticia. Sesión B.

Descripción de las Variables

Solución del Caso Crediautos

Presentación de la Sección

Importando Datos

Lidiando con Datos Faltantes

Cambiando Variables Categóricas a Numéricas

Matriz de Correlación

Normalización de Datos

Partiendo la Base de Entrenamiento y Testing

Paquete Neuralnet de R

Modelo 1: Una Capa de Dos Neuronas

Predicción del Modelo

Punto de Corte

Matriz de Confusión o Clasificación

Modelo 2: Regresión Logística

Comparación entre Modelos

Proyecto de Curso

Conclusión


Reviews

M
Max24 February 2021

Bastante bien el curso, se da un repaso al lenguaje R, para quienes no lo manejen, se hace un introducción teorica y un caso de estudio bastante interesante y lo mejor viene con la solución explicada paso a paso. Recomiendo.

J
Jose4 January 2021

Hasta el momento todo bien. Me gusta que los videos son cortos y fluidos, es fácil terminar los capítulos sin aburrirte.


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Udemy ID

11/27/2020

Course created date

12/10/2020

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