La Red Universitaria

Procesos estocásticos: análisis de datos y simulación por computadora

Descripción

El movimiento de la caída de hojas o pequeñas partículas que se difunden en un fluido es de naturaleza altamente estocástica. Por lo tanto, tales movimientos deben modelarse como procesos estocásticos, para los cuales las predicciones exactas ya no son posibles. Esto está en marcado contraste con el movimiento determinista de los planetas y las estrellas, que se puede predecir perfectamente utilizando la mecánica celeste. Este curso es una introducción a los procesos estocásticos a través de simulaciones numéricas, con un enfoque en el análisis de datos adecuado para interpretar los resultados. Utilizaremos el portátil Jupyter (iPython) como nuestro entorno de programación. Está disponible gratuitamente para Windows, Mac y Linux a través de la distribución Anaconda Python. Los estudiantes primero aprenderán las teorías básicas de los procesos estocásticos. Luego, usarán estas teorías para desarrollar sus propios códigos de pitón para realizar simulaciones numéricas de pequeñas partículas que se difunden en un fluido. Finalmente, analizarán los datos de simulación de acuerdo con las teorías presentadas al comienzo del curso. Al final del curso, analizaremos los datos dinámicos de sistemas más complicados, como los mercados financieros o los datos meteorológicos, utilizando la teoría básica de los procesos estocásticos.

Precio: $ 49 - ¡GRATIS para auditar!

Idioma: Inglés

Procesos estocásticos: análisis de datos y simulación por computadora a través de edX, una plataforma educativa fundada por Harvard y MIT.

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