Procesos Estocásticos
- Contenido Detallado:
- Fundamentos de procesos estocásticos
- Cadenas de Markov discretas y continuas
- Procesos de Poisson y renovación
- Simulación Monte Carlo
- Aplicaciones en ingeniería y finanzas
- Metodología: 20 horas teoría + 20 horas práctica
- Evaluación: Trabajos grupales + proyecto final individual
- Responsables: Dr. José Bavio, Dra. Beatriz Marrón
Teoría de Estimadores
- Contenido Detallado:
- Inferencia estadística avanzada
- Métodos de estimación
- Estimación Bayesiana
- Aplicaciones prácticas
- Metodología: 20 horas teoría + 20 horas práctica
- Evaluación: Resolución de problemas + examen final
- Responsable: Dra. Beatriz Marrón
Herramientas de Regresión y Clasificación
- Contenido Detallado:
- Support Vector Machines
- Árboles de decisión y Random Forests
- Técnicas de regularización (LASSO, RIDGE)
- Interpretabilidad de modelos
- Implementación en R y Python
- Metodología: Clases teórico-prácticas semanales
- Evaluación: Proyectos prácticos + entregas individuales
- Responsables: Dr. Fernando Delbianco, Dr. Fernando Tohmé, Dr. Andrés Fioriti