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    • Machine Learning-CC57-201502

      Melgar Sasieta Hector Andres (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), 16/07/2015)
      Curso de especialidad en la carrera de Ciencias de la Comunicación de carácter teórico-práctico dirigido a los estudiantes del sétimo ciclo que busca desarrollar habilidades para la implementación de modelos aprendizaje de máquina supervisado y no supervisado a partir de datos.El curso está diseñado para caracterizar los algoritmos y teoría del área de Machine Learning. Esto incluye las técnicas para desarrollar algoritmos que pueden aprender o mejorar su desempeño usando ejemplos de situaciones previamente observadas. Además del estudio de los algoritmos generales de aprendizaje basados en diferentes paradigmas utilizar y realizar experimentos con versiones específicas implementadas de esos algoritmos un mayor entendimiento de ellos y como inducen el conocimiento.Competencia General UPC: CG Comunicación Escrita.Capacidad para construir mensajes con contenido relevante argumentos sólidos y claramente conectados adecuados a diversos propósitos y audiencia.
      Acceso abierto
    • Machine Learning-CC57-201601

      Melgar Sasieta Hector Andres (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), 01/03/2016)
      Curso de especialidad en la carrera de Ciencias de la Computación de carácter teórico-práctico dirigido a los estudiantes del sétimo ciclo que busca desarrollar las competencias general de comunicación escrita y específica de aplicar fundamentos matemáticos principios algorítmicos y teoría de Ciencias de la Computación en el modelamiento y diseño de sistemas basados en computador de manera que demuestre comprensión de las compensaciones involucradas en la selección del diseño acorde al ABET-Studente Outcome(j).En la actualidad muchas organizaciones disponen de grandes cantidades de información en formato digital. Obtener patrones a partir de estos datos es una tarea bastante compleja para el ser humano. Los algoritmos de Machine Learning toman importancia debido a que permiten obtener éstos de forma automática. El curso está diseñado para caracterizar los algoritmos y teoría del área de Machine Learning. Esto incluye técnicas para desarrollar algoritmos que pueden aprender o mejorar su desempeño usando ejemplos de situaciones previamente observadas.
      Acceso abierto
    • Machine Learning-CC57-201602

      Melgar Sasieta Hector Andres (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), 05/08/2016)
      El curso de especialidad de Machine Learning de la carrera de Ciencias de la Computación es de carácter teórico-práctico y está dirigido a estudiantes del sétimo ciclo. El curso busca desarrollar la competencia general de comunicación escrita y la competencia específica de necesidad de aprendizaje de por vida acorde con el ABET-Student Outcome(H).En la actualidad muchas organizaciones disponen de grandes cantidades de información en formato digital. Obtener patrones a partir de estos datos es una tarea bastante compleja para el ser humano. Los algoritmos de Machine Learning toman importancia debido a que permiten obtener éstos de forma automática. El curso está diseñado para estudiar a los algoritmos y teoría del área de Machine Learning. Esto incluye técnicas para desarrollar algoritmos que pueden aprender o mejorar su desempeño usando ejemplos de situaciones previamente observadas.
      Acceso abierto
    • Machine Learning-CC57-201701

      Shiguihara Juarez Pedro Nelson (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), 04/03/2017)
      El curso de especialidad de Machine Learning de la carrera de Ciencias de la Computación es de carácter teórico-práctico y está dirigido a estudiantes del sétimo ciclo. El curso busca desarrollar la competencia general de comunicación escrita y la competencia específica de necesidad de aprendizaje de por vida acorde con el ABET-Student Outcome(H).En la actualidad muchas organizaciones disponen de grandes cantidades de información en formato digital. Obtener patrones a partir de estos datos es una tarea bastante compleja para el ser humano. Los algoritmos de Machine Learning toman importancia debido a que permiten obtener éstos de forma automática. El curso está diseñado para estudiar a los algoritmos y teoría del área de Machine Learning. Esto incluye técnicas para desarrollar algoritmos que pueden aprender o mejorar su desempeño usando ejemplos de situaciones previamente observadas.
      Acceso abierto
    • Machine Learning-CC57-201702

      Gonzalez Valenzuela Ricardo Eugenio (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), 03/08/2017)
      El curso de especialidad de Machine Learning de la carrera de Ciencias de la Computación es de carácter teórico-práctico y está dirigido a estudiantes del sétimo ciclo. El curso busca desarrollar la competencia general de comunicación escrita y la competencia específica de necesidad de aprendizaje de por vida acorde con el ABET-Student Outcome(H).En la actualidad muchas organizaciones disponen de grandes cantidades de información en formato digital. Obtener patrones a partir de estos datos es una tarea bastante compleja para el ser humano. Los algoritmos de Machine Learning toman importancia debido a que permiten obtener éstos de forma automática. El curso está diseñado para estudiar a los algoritmos y teoría del área de Machine Learning. Esto incluye técnicas para desarrollar algoritmos que pueden aprender o mejorar su desempeño usando ejemplos de situaciones previamente observadas.
      Acceso abierto
    • Machine Learning-CC57-201901

      Melgar Sasieta Hector Andres (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), 25/02/2019)
      DESCRIPCIÓNEn la actualidad muchas organizaciones disponen de grandes cantidades de datos en formato digital. Obtener padrones a partir de esos datos es una tarea compleja para el ser humano. Los algoritmos de Machine Learning toman importancia debido a que permiten obtener dichos padrones de forma automática. El curso realiza una profunda reflexión y exploración sobre los principales algoritmos de Machine Learning. Esto incluye el entendimiento del ciclo de vida de un proyecto de Machine Learning para la solución de problemas del mundo real.PROPÓSITOEl curso de especialidad de Machine Learning de la carrera de Ciencias de la Computación es de carácter teórico-práctico y está dirigido a estudiantes del séptimo ciclo. El curso ha sido diseñado con el propósito de permitir al estudiante explorar las diferentes tecnologías relacionadas a Machine Learning así como perfeccionarse en su empleo adecuado para desarrollar proyectos de Machine Learning capaces de solucionar problemas del mundo real. El curso busca desarrollar la competencia general de Comunicación Escrita de nivel 3 y la competencia específica de Necesidad de aprendizaje de por vida de nivel 1 acorde con el ABET Student Outcome (H) para la carrera Ciencias de la computación.
      Acceso abierto
    • Macroeconometría-EF45-201401

      Quintana Aguilar Gand Derry (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), 29/01/2014)
      La teoría económica se conforma de modelos que buscan explicar los fenómenos observados en el entorno económico. La gran mayoría de estos modelos tiene a los aspectos dinámicos como uno de los componentes más relevantes. La única vía evidente de llevar a la práctica estos conceptos o de verificar teorías alternativas es mediante aplicaciones empíricas. Es por ello que la econometría de series de tiempo se convierte en la herramienta más apropiada para este propósito.En general dado que las observaciones de los datos de series de tiempo no son independientes entre sí los métodos proporcionados por la econometría clásica no son necesariamente suficientes para el estudio de relaciones económicas y financieras que involucran datos de series de tiempo. En particular la presencia de tendencias determinísticas y/o estocásticas son las que determinarán las técnicas relevantes para el análisis empírico de series de tiempo tanto a nivel univariado como multivariado.Los objetivos específicos del curso son: 1) Proporcionar a los estudiantes las herramientas teóricas y computacionales estándar para el estudio de modelos de series de tiempo 2) desarrollar habilidades en el alumno para la investigación empírica en el campo de la macroeconomía. El programa Eviews 7 será la principal herramienta computacional del curso.
      Acceso abierto
    • Macroeconometría-EN15-201701

      Lengua Lafosse Gloria Patricia (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), 14/03/2017)
      Curso de especialidad en las carreras de Economía y Finanzas Economía y Negocios Internacionales y Economía Gerencial de carácter teórico-práctico dirigido a los estudiantes del octavo ciclo que busca desarrollar las competencias generales de Razonamiento Cuantitativo y de Manejo de la Información y la competencia específica de Investigación Económica.La teoría económica se conforma de modelos que buscan explicar los fenómenos observados en el entorno económico. La gran mayoría de estos modelos tiene a los aspectos dinámicos como uno de los componentes más relevantes. La única vía evidente de llevar a la práctica estos conceptos o de verificar teorías alternativas es mediante aplicaciones empíricas. Es por ello que la econometría de series de tiempo se convierte en la herramienta más apropiada para este propósito.En general dado que las observaciones de los datos de series de tiempo no son independientes entre sí los métodos proporcionados por la econometría clásica no son necesariamente suficientes para el estudio de relaciones económicas y financieras que involucran datos de series de tiempo. En particular la presencia de tendencias determinísticas y/o estocásticas son las que determinarán las técnicas relevantes para el análisis empírico de series de tiempo tanto a nivel univariado como multivariado.
      Acceso abierto
    • Macroeconometría-EN15-201702

      Lengua Lafosse Gloria Patricia (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), 04/08/2017)
      Curso de especialidad en las carreras de Economía y Finanzas Economía y Negocios Internacionales y Economía Gerencial de carácter teórico-práctico dirigido a los estudiantes del octavo ciclo que busca desarrollar las competencias generales de Razonamiento Cuantitativo y de Manejo de la Información y la competencia específica de Investigación Económica.La teoría económica se conforma de modelos que buscan explicar los fenómenos observados en el entorno económico. La gran mayoría de estos modelos tiene a los aspectos dinámicos como uno de los componentes más relevantes. La única vía evidente de llevar a la práctica estos conceptos o de verificar teorías alternativas es mediante aplicaciones empíricas. Es por ello que la econometría de series de tiempo se convierte en la herramienta más apropiada para este propósito.En general dado que las observaciones de los datos de series de tiempo no son independientes entre sí los métodos proporcionados por la econometría clásica no son necesariamente suficientes para el estudio de relaciones económicas y financieras que involucran datos de series de tiempo. En particular la presencia de tendencias determinísticas y/o estocásticas son las que determinarán las técnicas relevantes para el análisis empírico de series de tiempo tanto a nivel univariado como multivariado.
      Acceso abierto
    • Macroeconometría-EN15-201801

      Lengua Lafosse Gloria Patricia (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), 13/03/2018)
      Curso de especialidad en las carreras de Economía y Finanzas Economía y Negocios Internacionales y Economía Gerencial de carácter teórico-práctico dirigido a los estudiantes del octavo ciclo que busca desarrollar las competencias generales de Razonamiento Cuantitativo y de Manejo de la Información y la competencia específica de Investigación Económica.La teoría económica se conforma de modelos que buscan explicar los fenómenos observados en el entorno económico. La gran mayoría de estos modelos tiene a los aspectos dinámicos como uno de los componentes más relevantes. La única vía evidente de llevar a la práctica estos conceptos o de verificar teorías alternativas es mediante aplicaciones empíricas. Es por ello que la econometría de series de tiempo se convierte en la herramienta más apropiada para este propósito.En general dado que las observaciones de los datos de series de tiempo no son independientes entre sí los métodos proporcionados por la econometría clásica no son necesariamente suficientes para el estudio de relaciones económicas y financieras que involucran datos de series de tiempo. En particular la presencia de tendencias determinísticas y/o estocásticas son las que determinarán las técnicas relevantes para el análisis empírico de series de tiempo tanto a nivel univariado como multivariado.
      Acceso abierto
    • Macroeconometría-EN15-201802

      Lengua Lafosse Gloria Patricia; Bustamante Solis Jose Luis (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), 31/07/2018)
      Curso de especialidad en las carreras de Economía y Finanzas Economía y Negocios Internacionales y Economía Gerencial de carácter teórico-práctico dirigido a los estudiantes del octavo ciclo que busca desarrollar las competencias generales de Razonamiento Cuantitativo y de Manejo de la Información y la competencia específica de Investigación Económica.La teoría económica se conforma de modelos que buscan explicar los fenómenos observados en el entorno económico. La gran mayoría de estos modelos tiene a los aspectos dinámicos como uno de los componentes más relevantes. La única vía evidente de llevar a la práctica estos conceptos o de verificar teorías alternativas es mediante aplicaciones empíricas. Es por ello que la econometría de series de tiempo se convierte en la herramienta más apropiada para este propósito.En general dado que las observaciones de los datos de series de tiempo no son independientes entre sí los métodos proporcionados por la econometría clásica no son necesariamente suficientes para el estudio de relaciones económicas y financieras que involucran datos de series de tiempo. En particular la presencia de tendencias determinísticas y/o estocásticas son las que determinarán las técnicas relevantes para el análisis empírico de series de tiempo tanto a nivel univariado como multivariado.
      Acceso abierto
    • Macroeconometría-EN15-201901

      Espino Lazo Freddy Santiago; Bustamante Solis Jose Luis (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), 14/03/2019)
      Descripción: El curso es de carácter teórico-práctico y es obligatorio para las carreras de la Facultad de Economía. La teoría económica se conforma de modelos que buscan explicar los fenómenos observados en el entorno económico. La gran mayoría de estos modelos tiene a los aspectos dinámicos como uno de los componentes más relevantes. La única vía evidente de llevar a la práctica estos conceptos o de verificar teorías alternativas es mediante aplicaciones empíricas. Es por ello por lo que la econometría de series de tiempo se convierte en la herramienta más apropiada para este propósito.En general dado que las observaciones de los datos de series de tiempo no son independientes entre sí los métodos proporcionados por la econometría clásica no son necesariamente suficientes para el estudio de relaciones económicas y financieras que involucran datos de series de tiempo. En particular la presencia de tendencias determinísticas y/o estocásticas son las que determinarán las técnicas relevantes para el análisis empírico de series de tiempo tanto a nivel univariado como multivariado.Propósito: Es un curso que propone desarrollar la habilidad de uso de herramientas para la contrastación de teorías mediante el uso de aplicaciones empíricas con series de tiempo. Asimismo estudiar técnicas para determinar si se presentan ciertos patrones o pautas no aleatorias en las series de tiempo separar y estudiar los componentes de una serie para proporcionar claves para movimientos futuros y presentar las principales herramientas para la predicción con series de tiempo. Es un curso enfocado en el desarrollo de las competencias generales de razonamiento cuantitativo y manejo de la información y la competencia específica de Investigación económica; todas ellas en el Nivel 3.
      Acceso abierto
    • Macroeconomia-AF66-200902

      Guillen Florian Anibal Leonidas; Choza Carro Jose Miguel; Navarro Levano Jose Carlos (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), 02/07/2009)
      La Macroeconomía nos afecta a todos ya sea en el hogar en la empresa en el país y en el mundo en general es por eso que toda persona instruída debe tener un conocimiento básico del tema; éste nos ayuda a comprender las repercusiones que tienen en la empresa las principales variables macroeconómicas como son el PBI inflación empleo déficit fiscal balanza de pagos etc.
      Acceso abierto
    • Macroeconomia-AF66-201000

      Choza Carro Jose Miguel (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), 01/12/2009)
      La Macroeconomía nos afecta a todos ya sea en el hogar en la empresa en el país y en el mundo en general es por eso que toda persona instruída debe tener un conocimiento básico del tema; éste nos ayuda a comprender las repercusiones que tienen en la empresa las principales variables macroeconómicas como son el PBI inflación empleo déficit fiscal balanza de pagos etc.
      Acceso abierto
    • Macroeconomia-AF66-201001

      Guillen Florian Anibal Leonidas; Choza Carro Jose Miguel; Yaya Espinoza Ada Liliana (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), 15/02/2010)
      La Macroeconomía nos afecta a todos ya sea en el hogar en la empresa en el país y en el mundo en general es por eso que toda persona instruída debe tener un conocimiento básico del tema; éste nos ayuda a comprender las repercusiones que tienen en la empresa las principales variables macroeconómicas como son el PBI inflación empleo déficit fiscal balanza de pagos etc.
      Acceso abierto
    • Macroeconomia-AF66-201002

      Guillen Florian Anibal Leonidas; Choza Carro Jose Miguel; Rosales Zavaleta Raul Antenor (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), 23/07/2010)
      La Macroeconomía nos afecta a todos ya sea en el hogar en la empresa en el país y en el mundo en general es por eso que toda persona instruída debe tener un conocimiento básico del tema; éste nos ayuda a comprender las repercusiones que tienen en la empresa las principales variables macroeconómicas como son el PBI inflación empleo déficit fiscal balanza de pagos etc.
      Acceso abierto
    • Macroeconomia-AF66-201100

      Choza Carro Jose Miguel (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), 30/11/2010)
      La Macroeconomía nos afecta a todos ya sea en el hogar en la empresa en el país y en el mundo en general es por eso que toda persona instruída debe tener un conocimiento básico del tema; éste nos ayuda a comprender las repercusiones que tienen en la empresa las principales variables macroeconómicas como son el PBI inflación empleo déficit fiscal balanza de pagos etc.
      Acceso abierto
    • Macroeconomia-AF66-201101

      Supervisor Ficticio Upc; Guillen Florian Anibal Leonidas; Choza Carro Jose Miguel (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), 23/02/2011)
      La Macroeconomía nos afecta a todos ya sea en el hogar en la empresa en el país y en el mundo en general es por eso que toda persona instruída debe tener un conocimiento básico del tema; éste nos ayuda a comprender las repercusiones que tienen en la empresa las principales variables macroeconómicas como son el PBI inflación empleo déficit fiscal balanza de pagos etc.
      Acceso abierto
    • Macroeconomia-AF66-201102

      Bravo Garcia William Eduardo; Guillen Florian Anibal Leonidas; Choza Carro Jose Miguel; Quiroz Gonzalez Maria Elena Natalia (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), 20/07/2011)
      La Macroeconomía nos afecta a todos ya sea en el hogar en la empresa en el país y en el mundo en general es por eso que toda persona instruída debe tener un conocimiento básico del tema; éste nos ayuda a comprender las repercusiones que tienen en la empresa las principales variables macroeconómicas como son el PBI inflación empleo déficit fiscal balanza de pagos etc.
      Acceso abierto
    • Macroeconomia-AF66-201200

      Choza Carro Jose Miguel (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), 16/11/2011)
      La Macroeconomía nos afecta a todos ya sea en el hogar en la empresa en el país y en el mundo en general es por eso que toda persona instruída debe tener un conocimiento básico del tema; éste nos ayuda a comprender las repercusiones que tienen en la empresa las principales variables macroeconómicas como son el PBI inflación empleo déficit fiscal balanza de pagos etc.
      Acceso abierto