IE0679 — Ciencia de datos para la estimación y pronóstico de eventos

Este curso pretende culminar la formación profesional del estudiante de Ingeniería Eléctrica mediante la aplicación de conceptos estudiados en cursos anteriores junto con nuevas herramientas que permitan apoyar de manera sistémica el proceso de análisis de eventos basado en la ciencia de datos. Dentro de los contenidos a desarrollar en el curso están los conceptos fundamentales ciencia de datos, optimización, modelos estocásticos, y métodos secuenciales.

1. Fundamentos de Optimización
   1. Problemas sin restricción
   2. Problemas con restricciones
   3. Método Simplex
2. Introducción a la ciencia de datos
   1. Preprocesamiento de datos
   2. Extracción de características
   3. Regresión lineal simple y correlación
   4. Método Mínimos cuadrados
3. Métodos Computacionales para el Análisis de Información
   1. Agrupamiento de datos: K- Means
   2. Máquinas de Soporte Vectorial
   3. Análisis de Componente Principal
   4. Árboles de decisión
   5. Método Secuencial de Montecarlo
   6. Filtro de Kalman
   7. Filtro de Partículas
4. Modelos de Pronóstico
   1. Métodos cualitativos
   2. Métodos cuantitativos
   3. Modelos Series de Tiempo
5. Fundamentos de probabilidad y estadística
   1. Detección de señales: máxima verosimilitud, máximo a posteriori y bayesiana, sesgo, varianza de los valores estimados y los errores de estimación.
   2. Estimación de parámetros: valor esperado, valor cuadrático medio y varianza
   3. Prueba de hipótesis