Introduction to the Program

Matricúlate ahora y adquiere nuevas habilidades sobre Advanced Prediction Techniques de forma rápida y en una modalidad 100% online” 

El dominio de Advanced Prediction Techniques es esencial para cualquier ingeniero que busque mejorar sus habilidades y aumentar su valor en el mercado. La capacidad de predecir resultados precisos puede ayudar a tomar decisiones informadas, reducir los riesgos y optimizar la eficiencia en proyectos de cualquier tamaño o complejidad. 

Por esa razón, TECH ha diseñado un Postgraduate certificate en Advanced Prediction Techniques con el que busca dotar a los alumnos de las habilidades y competencias necesarias para poder ejercer su labor como especialistas, con la máxima eficiencia y calidad posibles. Así, a lo largo de este programa se abordarán aspectos como el Modelo General de Regresión Lineal, la Estimación de Parámetros en un Sistema no Lineal o la Regresión Lasso. 

Todo ello, a través de una cómoda modalidad 100% online que permite al estudiante organizar sus horarios y sus estudios, compaginándolos con sus otras labores e intereses del día a día. Además, esta titulación cuenta con los materiales teóricos y prácticos más completos del mercado, lo que facilita el proceso de estudio del alumno y le permite alcanzar sus objetivos de forma rápida y eficaz. 

Consigue ser un experto en el Modelo General de Regresión Lineal en solo 6 semanas y con total libertad de organización” 

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

  • El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Técnicas Avanzadas de Predicción 
  • Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información deportiva 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 

Ten acceso a todo el contenido sobre Regresión Ridge o Elasticnet desde el primer día y con cualquier dispositivo con conexión a internet, sea Tablet, móvil u ordenador” 

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.

Ahonda en los aspectos esenciales como la Inferencia estadística en regresión no lineal, desde la comodidad de tu hogar y durante las 24 horas del día"

Alcanza el éxito profesional en una de las áreas con mayor futuro de la Estadística Computacional, gracias a TECH y a los materiales didácticos más innovadores"

Syllabus

The structure and all the didactic resources of this curriculum have been designed by the renowned professionals that make up TECH's team of experts in this area of engineering. These specialists have used their extensive experience and state-of-the-art knowledge to create practical and completely up-to-date content. All this, based on the most efficient pedagogical methodology, TECH Relearning. 

Improve and renew your knowledge of Computational Statistics, thanks to the most innovative teaching materials and a wide variety of additional content available on the Online Campus" 

Module 1. Advanced Prediction Techniques 

1.1. General Linear Regression Model 

1.1.1. Definition 
1.1.2. Properties  
1.1.3. Examples: 

1.2. Partial Least Squares Regression 

1.2.1. Definition 
1.2.2. Properties  
1.2.3. Examples: 

1.3. Principal Component Regression  

1.3.1. Definition 
1.3.2. Properties  
1.3.3. Examples: 

1.4. RRR Regression 

1.4.1. Definition 
1.4.2. Properties  
1.4.3. Examples: 

1.5. Ridge Regression 

1.5.1. Definition 
1.5.2. Properties  
1.5.3. Examples: 

1.6. Lasso Regression 

1.6.1. Definition 
1.6.2. Properties  
1.6.3. Examples: 

1.7. Elasticnet Regression 

1.7.1. Definition 
1.7.2. Properties  
1.7.3. Examples: 

1.8. Non-Linear Prediction Models 

1.8.1. Non-Linear Regression Models
1.8.2. Non-Linear Least Squares 
1.8.3. Conversion to a Linear Model 

1.9. Parameter Estimation in a Non-Linear System 

1.9.1. Linearization 
1.9.2. Other Parameter Estimation Methods 
1.9.3. Initial Values 
1.9.4. Computer Programs 

1.10. Statistical Inference in Non-Linear Regression 

1.10.1. Statistical Inference in Non-Linear La Regression 
1.10.2. Approximate Inference Validation 
1.10.3. Examples:

The most efficient pedagogical methodology, TECH Relearning, will allow you to acquire new knowledge in a precise and natural way, without spending too much time studying" 

Postgraduate Certificate in Advanced Prediction Techniques

Advanced forecasting techniques are mathematical and statistical models used to predict future outcomes based on historical data and other relevant variables. These techniques are used in a variety of areas, such as industry, finance, medicine, science and technology. At TECH Global University we have this specialized program designed to provide knowledge and skills in predictive modeling structure/p>

To develop advanced prediction techniques, it is required to collect and analyze the right data, select the relevant variables, prepare the data, select the right model, train and validate the model, and finally implement it in the real application to make accurate predictions. It is important to adapt the solution to the problem by building models iteratively and taking into account the specific needs of each business. These techniques are useful in areas such as industry, finance, medicine, science and technology. Similarly, topics such as collecting and analyzing the right data, selecting the relevant variables, preparing the data, selecting the right model, training and validating the model, and finally implementing it in the real application to make accurate predictions will be delved into.