Una vez tomados estos cursos viene la parte mas interesante como aplicar los conocimientos adquiridos en mi trabajo diario como docente – investigador. En estos momentos tengo dos proyectos de aplicación, el curso de Calculo numérico en la UNEFA
( https://calnum.wordpress.com)
Este curso esta dedicado al aprendizaje e implementaci’on de los algoritmos de calculo numérico usando un lenguaje de programación
y el otro un trabajo de investigaci’on en “Machine Learning ” titulado:
COMO MEJORAR UNA CARRERA UNIVERSITARIA USANDO
MODELOS ESTADISTICOS CASO DE ESTUDIO: CARRERA DE
INGENIERIA EN LA UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA DE LA FUERZA ARMADA – NUCLEO NUEVA
ESPARTA
Este es un trabajo que estoy desarrollando en la UNEFA conjuntamente con los colegas Ely Rosas y Luis Chirinos
En este trabajo vamos a determinar dos modelos predictivos del rendimiento académico de Mat I (variable cuantitativa) y otro del resultado del curso ( aprobado, reprobado) , usando 56 variables independientes. Este es un trabajo que iniciamos usando el lenguaje R, pero vamos a usar también el lenguaje Python como complemento para validar los resultados obtenidos inicialmente.
Para el desarrollo en python vamos a usar las sugerencias del Dr. Jason Brownlee, descritas a continuación
En las próximas publicaciones estaremos desarrollando un tema por cada publicación que puede ser indistintamente de uno u otro proyecto
my Python blog 