Conocimientos básicos de matemáticas y estadística

Familiarizarse con distintas herramientas analíticas, basadas en datos, para la toma de decisiones Capacidad de adquirir conocimiento para analizar y encontrar relaciones entre distintas variables Relajar alguna de las hipótesis de los modelos de regresión Aprender cómo tratar el problema de la alta dimensionalidad en Big Data Adquirir conocimiento para manejar las principales herramientas de predicción avanzada, así como el uso del lenguaje R en estos modelos

1. Estimación eficiente de mínimos cuadrados 2. Extensión de modelos lineales 3. Modelos de aprendizaje estadístico 4. Herramientas de aprendizaje automático

Teoría (3 ECTS), Prácticas (3 ECTS). 50% clases magistrales con material de apoyo disponible en la Web. Otro 50% de prácticas computacionales en aula informática.