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viernes, 20 de septiembre 2019
20/09/2019
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Generales

Diplomado Análisis de Datos Y Machine Learning en Python

 

 

PRESENTACIÓN: El servicio consiste en la enseñanza de algoritmos de análisis de datos y Machine Learning en Python con fines empresariales y científicos.

 

JUSTIFICACIÓN: Actualmente, el uso de medios digitales para el almacenamiento de datos, se ha convertido en una herramienta esencial en diversos sectores como el sector empresarial, financiero, de la salud, científico, etc. En este sentido, la implementación de herramientas que permitan el análisis de dichas bases de datos ha vivido un auge. “Debe describir la pertinencia del servicio en cuanto al diagnóstico de sector(es) específico(s), estudios de mercado, resultado de proyecto de investigación, capacidades de grupos de investigación, convenio con entidades y tendencias del entorno productivo y académico.”

OBJETIVOS (GENERAL Y ESPECÍFICOS - curso 1): Estudiar diferentes herramientas de Análisis de datos y Machine Learning

- Aprender el lenguaje de programación Python.

-Estudiar y comprender los diferentes formatos de tablas de Datos.

- Aprender a utilizar las librerías en Python de matplotlib, NumPy, SeaBorn, Pandas, Scikit-learn y Statsmodels para aplicaciones en problemas específicos en el ámbito empresarial y científico.

- Estudiar diferentes herramientas de adaptación de tablas como la manipulación de datos faltantes, formato de los datos, normalización de los datos y conversión de variables categóricas en variables numéricas.

-Aprender el uso técnicas para el análisis exploratorio de datos, como la estadística descriptiva, el Página 2 de 7 VE-FO-004, Versión 01 agrupamiento de datos, el análisis de varianzas (ANOVA), concepto de correlación y mapas de calor de correlaciones

- Aprender a implementar y evaluar modelos con fines predictivos: implementación: regresión lineal, regresión múltiple, regresión polinomial; evaluación: Visualización, R-cuadrado, MSE, in-sample (data training), out-of-sample evaluation (test set).

- Aprender, usar y interpretar diferentes algoritmos de Machine learning. Aplicaciones empresarialres: segmentación de clientes (clustering).

 

Objetivos (general y específicos – Curso 2): estudiar algoritmos y herramientas para el análisis de datos con deep learning

  • Entender las posibilidades y problemas en los que es posible el uso de deep learnig
  • Comprender diferentes arquitecturas de redes neuronales y sus carácteristicas
  • Diseñar arquitecturas completas de redes densas, convolucionales y recurrentes
  • Aplicar diferentes estrategias de entrenamiento y evaluación de modelos
  • Aplicar los conceptos de deep learning a problemas reales
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