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Por qué hacer el curso Análisis avanzado de datos atípicos y outliers en R y Matlab

Nunca estarás solo en el proceso de dominar la detección de outliers en R y Matlab. Al matricularte en este análisis avanzado de datos atípicos, te integras en una comunidad activa de analistas y científicos de datos que comparten scripts, resuelven dudas en tiempo real y discuten casos prácticos del sector financiero o industrial. Este networking te permite contrastar estrategias con profesionales que enfrentan exactamente los mismos desafíos de limpieza de datos que tú. Es la oportunidad de forjar contactos valiosos mientras perfeccionas una habilidad crítica para tu currículum hoy: saber identificar anomalías no es un lujo, es un requisito en empresas que priorizan la fiabilidad de sus modelos.  

Cómo es Análisis avanzado de datos atípicos y outliers en R y Matlab

El análisis robusto de datos y la detección de atípicos (outliers) son cruciales en Estadística, Análisis de datos, Minería de datos, Aprendizaje automático, Inteligencia Artificial, Reconocimiento de patrones, Clasificación, Componentes Principales, Regresión, Big Data y cualquier campo relacionado con los datos. Los investigadores, estudiantes, analistas de datos y, en su mayoría, cualquier persona que esté tratando con datos reales, deben ser conscientes del problema con los valores atípicos (o outliers) y deben saber cómo tratar este problema y qué métodos robustos se deben utilizar. Y es que la gran mayoría de algoritmos de Machine Learning son capaces de detectar características comunes a la gran mayoría de los datos, pero muchas veces se ven confundidos o incluso ignoran esos datos atípicos, que no deben ser ignorados en condiciones donde peligra la seguridad de las personas, como es el caso de análisis de datos médicos, el mundo de internet de las cosas, o la seguridad en las empresas. ¿Qué ocurriría si por ignorar un dato anómalo se propagara un virus por todo el mundo? Tendríamos una pandemia, como la del COVID19, la cual si no se hubieran ignorado las señales de outliers que detectaban las redes neuronales, se podría haber actuado ante ella con antelación.¿Qué ocurriría si ignoráramos alguna señal de un sistema de una ciudad inteligente? Se nos podría pasar por alto una fuga de gas¿Qué ocurriría si por ignorar una alarma, se nos pasara un meteorito que viene hacia la tierra? Tendríamos que llamar a Bruce Willis, para salvarnos del Armageddon Con este curso serás experto en análisis robusto de datos, en la detección y el tratamiento de los datos atípicos, tanto aprendiendo los conceptos teóricos, cómo teniendo a tu disposición los algoritmos implementados de manera práctica con dos lenguajes diferente  

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