Bueno, soy ingeniero de día. Aunque la mayor parte de mi trabajo gira en torno al modelado, generalmente hacemos cosas bastante básicas. Un modelo "avanzado" sería una simulación de Monte Carlo validada mediante pruebas R2.
Actualmente, en mi campo, hay mucha investigación utilizando análisis logístico y bayesiano.
Mi pregunta es, ¿qué cursos recomendaría a alguien que tome del sitio de cursos abiertos del MIT o de cualquier otro sitio, para alguien que aprende mejor por video / audio primero y luego lee?
Lo que me gustaría aprender son los siguientes:
- Ser capaz de comprender los modelos y cuándo emplearlos.
- capaz de tomar datos de campo (que se generan una vez y no se pueden regenerar) y diseñar y realizar experimentos
- Capaz de comprender los resultados, mirarlos y determinar si algo está mal, "mostrar tapón" o "valores atípicos", o si todo está bien y elegante
- Ser capaz de validar y calibrar el modelo, a los resultados reales "As-built"
- Poder pronosticar los resultados utilizando un análisis de sensibilidad apropiado
- ser capaz de pronosticar / "enchufar" datos faltantes
- ser capaz de escribir artículos de diario relacionados con mi campo
En pocas palabras, mi campo es: modelado de demanda de transporte para vehículos de pasajeros, utilizando ya sea el modelo genérico de cuatro pasos o modelos basados en actividades socioeconómicas / giras como PECAS o urbansim