Módulo VI: Nuevos tipos de datos y nuevas herramientas para modelos

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> Text Mining - Uso de clasificadores basados en ML para generar nuevas variables
> Text Analytics (Algoritmos: Document clustering, Parts of speech tagging, Sentence parsing, Topic modeling, Text classification, Named-Entity Recognition)
> Speech Analytics (Transcripción Speech-to-Text, Aplicaciones: Detección de emociones, topics y otros)
> Image Analytics (Estructuración de datos de imágenes, Aplicaciones: Reconocimiento facial, Detección de objetos, Interpretación de contextos)
> Spatial Statistics (Como crear variables de riesgo espacial para credit scoring models)
> Cuando usar una Geographically Weighted Logistic Regression en los modelos scoring
> Técnicas de enriquecimiento de datos a partir de datos web (API y Web Scrapping)
> Machine Learning usando H2O (instalación H2O en R, estructura de H2O)
> Tuning de algoritmos y utilización de la librería H2O [Deep Learning (Neural Networks), Distributed Random Forest (DRF), Generalized Linear Model (GLM), Gradient Boosting Machine (GBM), Stacked Ensembles y XGBoost]