Material Curso

Análisis de datos:

  • Introducción a R
  • ggplot2
  • Regresión lineal
  • Análisis Multivariado
  • Series de tiempo
  • Introducción a Python

Análisis exploratorio de datos:

  • Análisis gráfico
  • Análisis multivariado de datos
  • Análisis de componentes principales
  • Análisis Factorial
  • Clustering
  • Escalamiento Multidimensional
  • Datos faltantes
  • Análisis de correspondencia

Teoría de portafolios:

  • Generalidades del Mercado Colombiano
  • Conceptos Previos: Introducción a R y R-Studio
  • Conceptos Básicos de Estadística
  • Teoría de Portafolios
  • Selección de Cartera
  • Mercado de Renta fija

Modelación:

  • Caracterización de las series de tiempo
  • ARIMA: autoregresivo integrado de medias móviles
  • Deep Learning para pronóstico
    • Introducción a los modelos de Deep Learning para pronóstico
    • LSTM
    • RNN:
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  • Deep Learning para pronóstico
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Deep Learning para pronóstico

Contenido:

  • Introducción a los modelos de Deep Learning para pronóstico
  • LSTM
  • RNN:
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© Copyright 2020, Natalia Acevedo Prins.

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