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Aplicaciones de Machine Learning y ciencia de datos (online)

¡Aprende técnicas y herramientas asociadas a la ciencia de datos y el aprendizaje de máquina y descubre las oportunidades de aplicación en diversos ámbitos de negocios y de la sociedad!

Antecedentes Generales

26/11/2024
Curso
6 semanas
75 horas totales (35 horas directas y 40 horas indirectas)
$550.000 en Chile / USD 612 resto del mundo ¡Consulta por descuento!
Tutor de apoyo permanente
Tutor de apoyo permanente
4 clases sincrónicas
1 clase sincrónica
Cuestionarios de selección múltiple
3 cuestionarios de selección múltiple
Proyectos aplicados
3 proyectos aplicados
Material multimedia de apoyo
Material multimedia y de apoyo
programas@ing.puc.cl
(+56) 9 5504 4516 - (+56) 9 3353 0870

Las técnicas asociadas a la ciencia de datos y al aprendizaje de máquina, a veces englobadas bajo el paraguas de la inteligencia artificial, han adquirido gran notoriedad en los últimos años. Esto se debe principalmente a que han comenzado a surgir aplicaciones espectaculares en diversos ámbitos de negocios y de la sociedad.

El presente curso está diseñado para abordar las temáticas asociadas a la ciencia de datos y el machine learning desde la perspectiva de sus aplicaciones en el mundo de los negocios y otros sectores. El curso inicia con una revisión de las técnicas básicas, para luego avanzar rápidamente a examinar aplicaciones interesantes, apreciar las oportunidades y comprender sus dificultades y limitaciones. Los alumnos aprenderán a utilizar técnicas y herramientas de aprendizaje supervisado y no supervisado para el descubrimiento de asociaciones, correlaciones o dependencias que pueden ser importantes en la toma de decisiones.

La metodología de enseñanza y aprendizaje para este curso en línea se basa en técnicas metodológicas activas, permitiendo que el participante interactúe con sus pares y el profesor-tutor a través de los recursos tecnológicos proporcionados por la plataforma educativa virtual destinada para el curso.

Dirigido a:
- Profesionales que necesiten entender el ámbito de aplicación, oportunidades y desafíos del nuevo mundo que abre la inteligencia artificial.
- Interesados en el área de Ciencia de Datos y Machine Learning más desde la perspectiva aplicada, que de los algoritmos o sus bases matemáticas.

Resultado de aprendizaje general
- Analizar las oportunidades de aplicación que la ciencia de datos y el aprendizaje de máquina ofrecen, así como los principales desafíos y limitaciones que existen en la actualidad.

Resultados de aprendizaje específicos
- Identificar los principales conceptos y técnicas asociados a Machine Learning y ciencia de datos.
- Reconocer la importancia y los principales desafíos de los datos en el contexto actual.
- Asociar las diversas técnicas con oportunidades de aplicación en los negocios.
- Examinar las dificultades y oportunidades en la aplicación de técnicas de ciencia de datos y aprendizaje de máquina.

Requisitos de ingreso:
Se recomienda contar con conocimientos básicos de programación, específicamente en lenguaje Python. En particular, debe ser capaz de utilizar controles de flujo, distintos tipos de datos y funciones, y diccionarios con Python.

Si desea evaluar su nivel, puede realizar una prueba opcional gratuita en este link: https://www.hackerrank.com/prueba-python. Se recomienda iniciar los test en orden, ya que van creciendo en dificultad. Los dos últimos tienen un nivel superior al requerido para ingresar al diplomado, y han sido instalados allí sólo como desafío. Si uno de los test falló, se recomienda revisar y ejercitar esos contenidos antes del inicio del programa.

A continuación, ponemos a su disposición algunos cursos optativos por si desea prepararse previamente al inicio del programa:

• MOOC “Introducción a la Programación en Python I: Aprendiendo a programar con Python”, disponible en el siguiente link: https://www.coursera.org/learn/aprendiendo-programar-python.
• Curso “Herramientas de programación en Python para procesamiento de datos”, disponible en el siguiente link: https://teleduc.uc.cl/curso/herramientas-programacion-python-procesamiento-datos/

Contenidos del Programa

Introducción al aprendizaje de máquinas y ciencia de datos
- Conceptos de inteligencia de negocios y minería de datos
- Conceptos de ciencia de datos y aprendizaje de máquina
- El auge actual del aprendizaje de máquina e inteligencia artificial

Tipos de datos y aplicaciones
- Aplicaciones sobre transacciones estructuradas
- Aplicaciones sobre texto
- Aplicaciones sobre audio
- Aplicaciones sobre video

Técnicas de ciencia de datos y aprendizaje de máquina
- Visualización en ciencia de datos
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje no supervisado
- Aprendizaje reforzado

Aplicaciones en los negocios
- Aplicaciones de visualización en ciencia de datos
- Aplicaciones de aprendizaje supervisado
- Aplicaciones de aprendizaje no supervisado
- Aplicaciones de aprendizaje reforzado

Casos de ciencia de datos
- Caso en compañía de seguros
- Caso en banca
- Caso en retail
- Caso en calidad del aire

Casos de aprendizaje de máquina
- Caso en transporte público
- Caso en compras públicas
- Caso en industria financiera
- Caso en observación astronómica

Cuerpo Académico


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Curso Aplicaciones de Machine Learning y ciencia de datos (online)

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