Modelado de sistemas basados en datos: Fundamentos

Este curso le presenta los principios fundamentales de la identificación de sistemas, una poderosa metodología para construir modelos matemáticos directamente a partir de datos observados, y le enseñará a utilizar los conocimientos de la ingeniería para resolver problemas complejos. Al participar en el texto completo, obtendrá los conocimientos y las habilidades prácticas para identificar y modelar sistemas dinámicos con confianza.Aprenderá a transformar datos sin procesar en modelos predictivos, lo que le permitirá tomar decisiones informadas y basadas en datos en varias aplicaciones. Lo que aprenderás: * Comprender los conceptos y metodologías clave detrás de la identificación de sistemas basados en datos. * Aplicar técnicas fundamentales para la construcción de modelos de entrada-salida y de espacio de estado a partir de datos observacionales. * Analizar diferentes estructuras de modelos, estrategias de parametrización y condiciones de identificabilidad. * Implementar métodos de error de predicción para la estimación robusta de parámetros y validación de modelos. * Explorar las técnicas de estimación recursiva, incluyendo los principios básicos del filtrado de Kalman. * Evaluar la calidad del modelo y seleccionar modelos óptimos utilizando criterios modernos para la precisión predictiva. Este curso comienza con definiciones esenciales y fundamentos teóricos, luego lo guía sistemáticamente a través de varias técnicas y métodos de modelado para validar y refinar sus sistemas identificados. Está diseñado para principiantes sin experiencia previa en identificación de sistemas, por lo que es adecuado para aspirantes a ingenieros, científicos de datos y cualquier persona interesada en comprender y modelar procesos dinámicos utilizando datos del mundo real.Comience su viaje para comprender los sistemas complejos y modelarlo a partir de datos.