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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.

Versión disponible para profesionales de todo Chile y Latinoamérica.

Antecedentes Generales

Próximamente
Curso
6 semanas

Modalidad:

Online
75 horas cronológicas / 35 horas directas
$550.000 en Chile / USD 688 resto del mundo ¡Consulta por descuento!
Tutor de apoyo permanente
1 clase sincrónica
3 cuestionarios de selección múltiple
3 proyectos aplicados
Material multimedia y de apoyo
programas@ing.puc.cl
(+56) 9 5504 4516 - (+56) 9 3353 0870

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/

Contenidos del Programa

Al final del curso podrás:
- Identificar los principales conceptos y técnicas asociados a machine learning y ciencia de datos
- Reconocer la importancia y los principales desafíos de los datos
- 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

Contenidos:
- Conceptos de inteligencia de negocios y de minería de datos
- Conceptos de ciencia de datos y de machine learning
- Aplicación al ámbito de transacciones estructuradas
- Aplicación al ámbito de aplicaciones de texto, audio y video
- Aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje reforzado
- Aplicaciones de aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje reforzado
- Estudio de casos: seguros, banca, retail, calidad del aire, transporte, compras públicas, finanzas, astronomía

Cuerpo Académico

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

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