Este curso está diseñado para abordar las temáticas asociadas a ciencia de datos y machine learning, desde la perspectiva de las aplicaciones en el mundo de los negocios y otros. Comienza con una revisión de las técnicas básicas y luego revisa aplicaciones interesantes para apreciar las oportunidades y entender 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 la toma de decisiones.
La metodología de enseñanza y aprendizaje para este curso online consiste en técnicas metodológicas activas, donde el participante puede interactuar con sus pares y profesor-tutor a través de los recursos tecnológicos que provee la plataforma educativa virtual provista 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.
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/
- 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
- Aplicaciones sobre transacciones estructuradas
- Aplicaciones sobre texto
- Aplicaciones sobre audio
- Aplicaciones sobre video
- Visualización en ciencia de datos
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje no supervisado
- Aprendizaje reforzado
- Aplicaciones de visualización en ciencia de datos
- Aplicaciones de aprendizaje supervisado
- Aplicaciones de aprendizaje no supervisado
- Aplicaciones de aprendizaje reforzado
- Caso en compañía de seguros
- Caso en banca
- Caso en retail
- Caso en calidad del aire
Ph.D. Computer Science, University of North Carolina at Chapel Hill. Master of Science, Technion-Israel Institute of Technology. Ingeniero Civil Electricista, Universidad de Chile. Profesor Asociado del Departamento de Ciencia de la Computación de la Escuela de Ingeniería UC.
Master of Engineering, Northwestern University. Ingeniero Civil de Industrias (con mención en Tecnologías de la Información), UC. Ha desarrollado diversos proyectos de analytics en varios países de Latinoamérica.
Profesor Instructor Adjunto del Departamento de Ciencia de la Computación de la Escuela de Ingeniería UC. CEO de Metric Arts, empresa consultora fundada el año 2007, especializada en las áreas de inteligencia de negocios y análisis de negocios.
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