{"product_id":"econometrics-and-data-science-apply-data-science-techniques-to-model-complex-problems-and-implement-solutions-for-economic-problems-9781484274330","title":"Econometría y ciencia de datos: Aplicación de técnicas de ciencia de datos para modelar problemas complejos e implementar soluciones para problemas económicos","description":"Póngase al día con la aplicación de los enfoques de aprendizaje automático en la investigación macroeconómica. Este libro reúne la economía y la ciencia de datos.\u003cbr\u003eEl autor Tshepo Chris Nokeri comienza presentándole el análisis de covarianza, el análisis de correlación, la validación cruzada, la optimización de hiperparámetros, el análisis de regresión y el análisis residual. Además, presenta un enfoque para lidiar con la multicolinealidad. Luego desmiente un modelo de series temporales reconocido como el modelo aditivo. Revela una técnica para binarizar una característica económica para realizar un análisis de clasificación utilizando regresión logística. Introduce el modelo oculto de Markov, utilizado para descubrir patrones ocultos y crecimiento en la economía mundial. El autor demuestra técnicas de aprendizaje automático no supervisado, como el análisis de componentes principales y el análisis de clústeres. Se exploran conceptos clave de aprendizaje profundo y formas de estructurar redes neuronales artificiales, junto con su entrenamiento y evaluación de su rendimiento. La técnica de simulación de Monte Carlo se aplica para estimular el poder adquisitivo del dinero en una economía. Por último, se considera el Modelo de Ecuaciones Estructurales (SEM) para integrar el análisis de correlación, el análisis factorial, el análisis multivariante, el análisis causal y el análisis de trayectoria.\u003cbr\u003eDespués de leer este libro, debería poder reconocer la conexión entre la econometría y la ciencia de datos. Sabrá cómo aplicar un enfoque de aprendizaje automático para modelar problemas económicos complejos y otros más allá de este libro. Sabrá cómo evitar y mejorar el rendimiento del modelo, junto con las implicaciones prácticas de un enfoque de aprendizaje automático en econometría, y podrá abordar problemas económicos apremiantes.\u003cbr\u003e \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\u003cb\u003eLo que aprenderá\u003c\/b\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eExaminar estructuras complejas, multivariadas y lineales-causales a través de la técnica de análisis de trayectoria y estructural, incluyendo la no linealidad y los estados ocultos\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eFamiliarizarse con las aplicaciones prácticas del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo en econometría\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eComprender el marco teórico y el desarrollo de hipótesis, y las técnicas para seleccionar modelos apropiados\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eDesarrollar, probar, validar y mejorar modelos clave de aprendizaje automático supervisado (es decir, regresión y clasificación) y no supervisado (es decir, reducción de dimensión y análisis de clústeres), junto con redes neuronales, Markov y modelos SEM\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eRepresentar e interpretar datos y modelos\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e \u003cp\u003e \u003c\/p\u003e\u003cb\u003ePara quién es este libro\u003c\/b\u003e\u003cb\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003eCientíficos de datos principiantes e intermedios, economistas, ingenieros de aprendizaje automático, estadísticos y ejecutivos de negocios \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eAutor:\u003c\/b\u003e \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-14188404\"\u003eTshepo Chris Nokeri\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eEditorial:\u003c\/b\u003e Apress\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePublicado:\u003c\/b\u003e 27\/10\/2021\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePáginas:\u003c\/b\u003e 228\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTipo de encuadernación:\u003c\/b\u003e Tapa blanda\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePeso:\u003c\/b\u003e 0,96 lbs\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTamaño:\u003c\/b\u003e 10,00 alto x 7,00 ancho x 0,52 fondo\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN13:\u003c\/b\u003e 9781484274330\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN10:\u003c\/b\u003e 1484274334\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCategorías BISAC:\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-MAT\"\u003eMatemáticas\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-MAT029000\"\u003eProbabilidad y Estadística | General\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-BUS\"\u003eNegocios y Economía\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-BUS021000\"\u003eEconometría\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM051360\"\u003eLenguajes | Python\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cp\u003e\u003cb\u003eAcerca del Autor\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTshepo Chris Nokeri\u003c\/b\u003e aprovecha el big data, el análisis avanzado y la inteligencia artificial para fomentar la innovación y optimizar el rendimiento empresarial. En su trabajo funcional, ha entregado soluciones complejas a empresas en las industrias minera, petrolera y manufacturera. Inicialmente completó una licenciatura en gestión de la información. Luego se graduó con una licenciatura con honores en ciencias empresariales en la Universidad de Witwatersrand con una beca prestigiosa de TATA y un Premio al Mérito de Posgrado de Wits. Fue galardonado por unanimidad con el Premio Oxford University Press. Es autor de dos libros de Apress: \u003ci\u003eData Science Revealed: With Feature Engineering, Data Visualization, Pipeline Development, and Hyperparameter Tuning, \u003c\/i\u003e y\u003ci\u003e Implementing Machine Learning for Finance: A Systematic Approach to Predictive Risk and Performance Analysis for Investment Portfolios.\u003c\/i\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003ci\u003eEste título no es retornable\u003c\/i\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e","brand":"Apress","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":44451642573037,"sku":"9781484274330","price":37.99,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0550\/8097\/6621\/products\/img_e6a41623-4e79-4fd5-b092-756d64eea4ec.jpg?v=1700330399","url":"https:\/\/sureshotbooks.com\/es\/products\/econometrics-and-data-science-apply-data-science-techniques-to-model-complex-problems-and-implement-solutions-for-economic-problems-9781484274330","provider":"SureShot Books Publishing LLC","version":"1.0","type":"link"}