Eventos :: Cursos :: Técnicas de Machine Learning con R basadas en Árboles para Investigación en Ecología
Objetivo del curso Aprender a aplicar en investigación (Ecología) las principales técnicas de machine learning basadas en árboles (árboles de clasificación y regresión, y random forest) con el lenguaje de programación R. |
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Destinatarios:
Investigadores de cualquier nivel académico con conocimientos básicos de R.
Características:
Profesor: Manuel Mendoza [mmendoza@mncn.csic.es], Científico Titular del CSIC
Lugar de celebración: Sala virtual.
Fechas: del 27 al 31 de mayo.
Horario: tarde (16:00h -19:00h)
Precio: Socios Regulares y Estudiantes de la AEET/SIBECOL: 180 € - Resto: 225 €.
Duración: 20 horas
Número de plazas: 20
Plazo de matriculación: abierto hasta el 15/05/2024
Asistencia obligatoria: 90% mínimo de horas programadas sin posibilidad de falta justificada para obtener el certificado de asistencia.
Organiza:
Inscripción:
Clickea en el enlace "Registrar" situado dentro del cuadro situado en la esquina superior derecha. La Secretaría de la AEET te enviará una notificación personalizada confirmándote la reserva de plaza e indicándote las instrucciones para proceder al pago de la cuota de inscripción.
Pagos:
El pago ha de realizarse mediante ingreso en cuenta o trasferencia bancaria a la CC: ES70 0073 01005804 9730 5102, en la entidad Openbank. Los ingresos en cuenta se pueden hacer en cualquier oficina del Banco Santander.
Una vez realizado el abono por favor enviadnos copia del comprobante de pago a secretaria@aeet.org . No olvides indicar los datos que deben constar en la factura.
Las cancelaciones de asistencia notificadas con menos de 30 días de antelación al comienzo del curso, no tendrán derecho a reembolso.
Nuestros datos fiscales:
ASOCIACIÓN ESPAÑOLA DE ECOLOGÍA TERRESTRE
CIF: G50359017
Dpto. Biología y Geología
Universidad Rey Juan Carlos, URJC
c/Tulipán s/n
28933 Móstoles, Madrid
Certificación:
La organización aportará certificados de asistencia una vez finalizado el curso. Mínima asistencia requerida del 90% de total de horas lectivas.
Cualquier información adicional en: e-mail: secretaria@aeet.org
