El anlisis robusto de datos y la deteccin de atpicos (outliers) son cruciales en Estadstica, Anlisis de datos, Minera de datos, Aprendizaje automtico, Inteligencia Artificial, Reconocimiento de patrones, Clasificacin, Componentes Principales, Regresin, Big Data y cualquier campo relacionado con los datos. Los investigadores, estudiantes, analistas de datos y, en su mayora, cualquier persona que est tratando con datos reales, deben ser conscientes del problema con los valores atpicos (o outliers) y deben saber cmo tratar este problema y qu mtodos robustos se deben utilizar. Y es que la gran mayora de algoritmos de Machine Learning son capaces de detectar caractersticas comunes a la gran mayora de los datos, pero muchas veces se ven confundidos o incluso ignoran esos datos atpicos, que no deben ser ignorados en condiciones donde peligra la seguridad de las personas, como es el caso de anlisis de datos mdicos, el mundo de internet de las cosas, o la seguridad en las empresas. Qu ocurrira si por ignorar un dato anmalo se propagara un virus por todo el mundo? Tendramos una pandemia, como la del COVID19, la cual si no se hubieran ignorado las seales de outliers que detectaban las redes neuronales, se podra haber actuado ante ella con antelacin. Qu ocurrira si ignorramos alguna seal de un sistema de una ciudad inteligente?Se nos podra pasar por alto una fuga de gasQu ocurrira si por ignorar una alarma, se nos pasara un meteorito que viene hacia la tierra?Tendramos que llamar a Bruce Willis, para salvarnos del Armageddon Con este curso sers experto en anlisis robusto de datos, en la deteccin y el tratamiento de los datos atpicos, tanto aprendiendo los conceptos tericos, cmo teniendo a tu disposicin los algoritmos implementados de manera prctica con dos lenguajes diferentes para que elijas el que ms te conviene: R-Studio y Matlab. Adems tendrs acceso a una comunidad para dudas, donde estn todos los estudiantes y puedes preguntar lo que quieras acerca del anlisis de datos atpicos. Los cdigos de implementacin de los ejemplos estn disponibles para ti en el repositorio abierto de Github para que los puedas descargar y usar. Adems, tenemos dos secciones de conceptos bsicos que te servirn de ayuda para recordar algunas nociones necesarias para entender los mtodos de deteccin de atpicos. Con este curso podrs entender y saber tratar con uno de los temas ms importantes de hoy en da tanto acadmicamente, como en la industria y en el anlisis de datos o el machine learning. Los ejemplos te servirn para visualizar esta importancia del anlisis de datos atpicos y outliers as como tambin de gua para poder llevar a cabo luego estos anlisis por ti mismo.
