Gracias a este Postgraduate certificate conseguirás sumar en tu carrera profesional y contribuir a incrementar la competitividad de tu empresa”

La predicción se ha convertido en una herramienta fundamental para la toma de decisiones en diversos campos, desde la industria hasta la medicina. Las tecnologías de la información y la comunicación han permitido un crecimiento exponencial en la cantidad de datos generados, lo que ha llevado a la necesidad de contar con métodos de predicción cada vez más precisos y eficientes. Así, se espera que el mercado mundial de análisis de datos y software de predicción continue aumentando, lo que genera una mayor demanda de esta disciplina.

Ante esta realidad, se hace imprescindible que los profesionales cuenten con conocimientos sólidos en predicción para poder aplicarlos en su campo laboral. Es aquí donde el programa universitario que TECH ha creado responde a las necesidades actuales de los ingenieros. De este modo, brinda una capacitación vanguardista y completa en técnicas de predicción, abarcando temas tan relevantes como la diagnosis y validación del modelo de regresión lineal múltiple.

Una de las grandes ventajas de esta titulación es que se desarrolla en formato 100% online, lo que permite a los estudiantes acceder a los contenidos desde cualquier parte del mundo, sin restricciones geográficas ni horarias. Además, se utiliza la metodología Relearning, que se basa en el aprendizaje a través de la resolución de problemas reales, lo que hace que el proceso de aprendizaje sea más dinámico y efectivo.

Por otro lado, un reconocido Director Invitado Internacional impartirá una rigurosa Masterclass que otorgará a los ingenieros competencias avanzadas.  

Un prestigioso Director Invitado Internacional ofrecerá una exclusiva Masterclass para ahondar en las aplicaciones de las propiedades de las matrices idempotentes” 

Este Postgraduate certificate en Prediction contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Estadística Aplicada 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información rigurosa y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras  
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

Tan solo necesitarás de un dispositivo con conexión a internet para acceder a la titulación académica más completa del panorama académico actual”

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Escoge tus horarios, el ritmo de estudio y el lugar. TECH pone los recursos y te facilita su acceso las 24 horas del día"

Una titulación 100% online con la que obtendrás los conocimientos más exhaustivos sobre el principio de variabilidad incremental"

A team of experts in the field of Engineering, specifically in Applied Statistics, has been in charge of designing the syllabus for this program. As a result, TECH has created a complete and rigorous program that covers all the information needed to master this discipline within 12 weeks. In addition to the full syllabus, hours of additional varied materials have been included so that graduates can work in a personalized manner according to their level of demand. All of this is presented in a 100% online format that is convenient and flexible and is compatible with any device that has an Internet connection.

A syllabus covering Ridge, Lasso and Elasticnet regression with which you will delve into predictive models for effective statistical inference” 

Module 1. Linear Prediction Methods

1.1. Simple Linear Regression Models 

1.1.1. Introduction to Regression Models and Preliminary Steps in Simple Regression: Data Exploration 
1.1.2. Models 
1.1.3. Hypotheses 
1.1.4. Parameters 

1.2. Simple Linear Regression Estimation and Contrasts 

1.2.1. Point Estimation of Model Parameters 

1.2.1.1. Least Squares Method 
1.2.1.2. Maximum Likelihood Estimators 

1.2.2. Inference on Model Parameters under the Gauss-Markov Hypothesis 

1.2.2.1. Intervals  
1.2.2.2. Test 

1.2.3. Confidence Interval for the Mean Response and Prediction Interval for New Observations 
1.2.4. Simultaneous Inferences in Simple Regression 
1.2.5. Confidence and Prediction Bands 

1.3. Simple Linear Regression Models Diagnosis and Validation 

1.3.1. Analysis of Variance (ANOVA) of Simple Regression Models 
1.3.2. Model Diagnostics 

1.3.2.1. Graphical Assessment of Linearity and Verification of the Hypotheses by Residuals Analysis 
1.3.2.2. Linear Lack-of-Fit Test 

1.4. Multiple Linear Regression Models 

1.4.1. Data Exploration with Multidimensional Visualization Tools 
1.4.2. Matrix Expression of Models and Coefficient Estimators 
1.4.3. Interpreting Coefficients of Multiple Models 

1.5. Multiple Linear Regression Estimation and Contrasts 

1.5.1. Laws of Estimation for Coefficients, Predictions, and Residuals 
1.5.2. Applying Properties of Idempotent Matrices 
1.5.3. Inference in Multiple Linear Models 
1.5.4. Anova Models 

1.6. Multiple Linear Regression Models Diagnosis and Validation 

1.6.1. "Ligatures" Test to Solve Linear Constraints on Coefficients  

1.6.1.1. The Principle of Incremental Variability 

1.6.2. Waste Analysis 
1.6.3. Box-Cox Transformation 

1.7. The Problem of Multicollinearity 

1.7.1. Detection 
1.7.2. Solutions 

1.8. Polynomial Regression 

1.8.1. Definition and Example 
1.8.2. Matrix Form and Calculating Estimates 
1.8.3. Interpretation 
1.8.4. Alternative Approaches 

1.9. Regression with Qualitative Variables 

1.9.1. Dummy Variables in Regression 
1.9.2. Interpreting Coefficients  
1.9.3. Applications 

1.10. Criteria for Models Selection 

1.10.1. Mallows Cp Statistics 
1.10.2. Model Cross Validation 
1.10.3. Automatic Stepwise Selection 

Module 2. Advanced Prediction Techniques

2.1. General Linear Regression Model

2.1.1. Definition
2.1.2. Properties
2.1.3. Examples

2.2. Partial Least Squares Regression

2.2.1. Definition
2.2.2. Properties
2.2.3. Examples

2.3. Principal Component Regression

2.3.1. Definition
2.3.2. Properties
2.3.3. Examples

2.4. RRR Regression

2.4.1. Definition
2.4.2. Properties
2.4.3. Examples

2.5. Ridge Regression

2.5.1. Definition
2.5.2. Properties
2.5.3. Examples

2.6. Lasso Regression

2.6.1. Definition
2.6.2. Properties
2.6.3. Examples

2.7. Elasticnet Regression

2.7.1. Definition
2.7.2. Properties
2.7.3. Examples

2.8. Non-Linear Prediction Models 

2.8.1. Non-Linear Regression Models 
2.8.2. Non-Linear Least Squares 
2.8.3. Conversion to a Linear Model 

2.9. Parameter Estimation in a Non-Linear System 

2.9.1. Linearization 
2.9.2. Other Parameter Estimation Methods 
2.9.3. Initial Values 
2.9.4. Computer Programs 

2.10. Statistical Inference in Non-Linear Regression 

2.10.1. Statistical Inference in Non-Linear La Regression 
2.10.2. Approximate Inference Validation 
2.10.3. Examples

Progress through the syllabus of this program in a much more agile way thanks to the Relearning method used by TECH”