Maestría en Ciencia de Datos

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Intereses de investigación

  • Problemas Inversos Bayesianos
  • Asimilación de Datos
  • Ecuaciones Diferenciales Estocásticas
  • Estadística Bayesiana no Parámetrica
  • Análisis Numérico

Publicaciones

Garbuno-Inigo, A., Nusken, N., and Reich, S. (2020). “Affine invariant interacting Langevin dynamics for Bayesian inference”. SIAM Journal on Applied Dynamical Systems, to appear.

Cleary, E., Garbuno-Inigo, A., Lan, S., Schneider, T., and Stuart, A.M. (2020) “Calibrate, Emulate, Sample”. Journal of Computational Physics, to appear.

Garbuno-Inigo, A., Hoffmann F., Li W., and Stuart, A.M. (2019). “Interacting Langevin Diffusions: Gradient Structure And Ensemble Kalman Sampler”. SIAM Journal on Applied Dynamical Systems, to appear.

DiazDelaO, F. A., Garbuno-Inigo, A., Au, S. K., & Yoshida, I. (2017). “Bayesian updating and model class selection with Subset Simulation”. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 317, 1102–1121.

Cursos

Curso de Anatomia



El programa de la Maestría en Ciencia de Datos es una iniciativa del ITAM para satisfacer la creciente demanda nacional e internacional de profesionistas con conocimientos sólidos en el modelado a partir de datos (en especial grandes datos) para ayudar a la toma de decisiones estratégicas.