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Introducción a Minería de Datos y Machine Learning (Online)

Aprende las principales teorías y prácticas de la Minería de Datos y Machine Learning.

Adquiere conocimientos de las técnicas más utilizadas en la creación de programas para extraer información de bases de datos y sus aplicaciones, comprendiendo sus potencialidades y limitaciones.

Versión disponible a todo Chile y la región.

Antecedentes Generales

29/09/2020
Curso Online
6 semanas
Plataforma Moodle en Clase Ejecutiva
35 horas cronológicas
$475.000.-
Tutor de apoyo permanente
1 clase sincrónica
3 cuestionarios de selección múltiple
3 proyectos aplicados
Material multimedia y de apoyo
programas@ing.puc.cl

El curso comienza con la problemática de obtención, preparación y limpieza de los datos para luego pasar a las técnicas y algoritmos asociados a la Minería de Datos para la clasificación, clustering, entre otros; y a algoritmos y herramientas de Machine Learning.

 

Los alumnos aprenden los conceptos fundamentales asociados a Minería de Datos, entendiendo cuáles son las diferentes fuentes de información a utilizar, revisar un pre procesamiento de datos, y posteriormente entender y aplicar las diferentes técnicas de extracción de conocimiento de datos, utilizando reglas de asociación, árboles de decisión, métodos de regresión, algoritmos de clasificación, evaluación de clasificadores y una introducción al aprendizaje de máquina.

 

El enfoque del curso es de tipo práctico, con oportunidades de aplicar los conocimientos en proyectos y casos concretos. Se entregan herramientas de extracción y análisis de información para que una organización pueda generar valor desde los datos para mejorar su posición competitiva.

 

 

Dirigido a:
– Profesionales que necesiten extraer conocimiento desde diferentes fuentes de información.
– Interesados en el área de Ciencia de Datos que deseen adquirir habilidades para procurar los datos de entrada al proceso de análisis.

 

 

Requisitos de ingreso:

Es necesario 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/

 

Es deseable contar con algún grado de conocimiento matemático (álgebra lineal, estadística básica y cálculo).

Contenidos del Programa

– Conceptos fundamentales de Minería de Datos
– Preparación de datos y reducción de información
– Reglas de Asociación
– Algoritmos de Clasificación
– Algoritmos de Clustering y medidas de similaridad
– Selección de modelos e introducción a Machine Learning

Nota: El orden de los cursos dependerá de la programación que realice la Dirección Académica

Cuerpo Académico

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