Formación y Desarollo

Ofrecemos cursos prácticos sobre cómo convertir problemas conceptuales genéricos en marcos cuantitativos rigurosos, científicos y no sesgados - desde el diseño conceptual y formal y la generación de conjuntos de datos, hasta la elección de herramientas matemáticas/estadísticas bien como la interpretación y comunicación de los análisis y resultados. Los cursos pueden adaptarse a una variedad de antecedentes, niveles de habilidad y disponibilidad de tiempo. Aunque tienen un núcleo común y varios ramos que pueden combinarse o fusionarse, nuestro currículum se centra en dos cursos clave, pero también cursos más cortos/sencillos para que profesionales y equipos se pongan al día en algunos conceptos básicos.

1. From the Math to the Masses (a.k.a. Scientific & Quantitative Thinking) – 8-24 horas aula (distribuidas desde un día hasta algunas semanas):

Nuestro primer curso flaghship. De las Matemáticas a las Masas utiliza un enfoque basado en problemas del mundo real para enseñar y demostrar el proceso de desarrollar una idea vaga en un proyecto de investigación concreto, científico y estadísticamente preciso. Muestra cómo podemos utilizar modelos estadísticos (incluyendo aprendizaje automático/inteligencia artificial) para formalizar y resolver problemas abiertos, pero cómo la inteligencia natural sigue siendo insustituible en este proceso. Es el curso más amplio y complejo, también el más flexible y adaptable a diferentes contextos. Puede enseñarse como un curso intensivo corto, o durante un período más largo. Su audiencia puede variar desde profesionales menos técnicos - que ganarán una comprensión de cómo pensar científicamente y formular problemas del mundo real como tareas cuantificables y algorítmicas - hasta personal técnico muy especializado que se beneficiará de adquirir una visión crítica y científica de las herramientas del oficio. La habilidad más importante que cualquier profesional aprenderá en este curso es la importancia de la interacción entre humanos y tecnología para resolver problemas en su organización.

2. Putting the Intelligence into the Artificial (a.k.a. AI, Machine Learning, Big Data Algorithms, Mathematical Modeling & Statistical Inference) – 8-24 horas aula (distribuidas desde un día hasta algunas semanas):

El segundo curso es independiente de la mayoría de los conceptos del primero, se adentra más en las bases de la inferencia estadística y el modelado matemático, que subyacen a toda la ciencia de datos, el aprendizaje automático y, en general, cualquier tipo de análisis que utilice datos - se basa en definiciones formales mientras mantiene una presentación intuitiva. También utilizará problemas del mundo real para trabajar en el proceso de construir todas las partes de un modelo matemático (sea lineal, no lineal, regresión, clasificación, aprendizaje automático, ecuaciones diferenciales, o cualquier otro), expandir la estructura del modelo determinístico en un modelo estadístico, y utilizarlo en el problema inverso de identificar características y mecanismos desconocidos a partir de los datos generados por el sistema. Dependiendo de la audiencia y los objetivos de la organización, el nivel de detalle y especialización puede ajustarse al nivel de habilidad matemática y de programación, desde un enfoque de modelado de alto nivel hasta una implementación desde cero de modelos avanzados.