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Modelamiento estadístico y sistemas recomendadores (online)

Aprende a modelar y a utilizar sistemas recomendadores que permitan apoyar decisiones de alto impacto en la gestión de tu organización.

Versión disponible a todo Chile y la región. Este curso es parte del Diplomado en Big Data para la toma de decisiones.

Antecedentes Generales

Próximamente
Curso
8 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
3 foros de discusión
4 clases sincrónicas
1 clase sincrónica
Cuestionarios de selección múltiple
6 controles de selección
Proyectos aplicados
1 proyecto grupal
1 examen final
programas@ing.puc.cl
(+56) 9 5504 4516 - (+56) 9 3353 0870

El curso entrega al estudiante conocimientos y habilidades básicas de modelamiento matemático y estadístico que le permitan extraer información útil de un conjunto de datos. En particular, aprenderá (de manera teórica y práctica, utilizando herramientas computacionales) a procesar, clasificar y agrupar datos, y utilizarlos como insumo para sistemas recomendadores.

Lo aprendido le permitirá al profesional trabajar con datos para poder convertir estos en información útil para la toma de decisiones en su organización, en un amplio rango de aplicaciones, y/o para supervisar a equipos de personas dentro de la misma que deban realizar esta tarea.

Dirigido a:
Profesionales que están a cargo de tomar decisiones y que observan potenciales beneficios en el uso de tecnologías relacionadas a Big Data, y que requieran realizar análisis estadísticos de grandes volúmenes de datos para obtener conclusiones útiles dentro de su organización.

Objetivo de aprendizaje:
- Generar modelos estadísticos de alto impacto para la toma de decisiones en una empresa.

Contenidos del Programa

- Terminología estadística básica.
- Tipos de muestreo.
- Modelos de probabilidad.

- Modelos estadísticos.
- Big Data: Bajo qué contextos se justifica su uso.

- Limpieza de datos.
- Integración de datos.
- Reducción de datos.
- Transformación de datos.

- Bayes ingenuo.
- Método de los k-vecinos más cercanos.
- Métodos conjuntos.

- Métodos de partición.
- Métodos jerárquicos.
- Sistemas recomendadores.

Cuerpo Académico


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  • 20% dcto. Alumnos y funcionarios DUOC.
  • 20% dcto. Convenio empresa Ingeniería.
  • 20% dcto. Pago con Tarjetas Banco de Chile.
  • 20% dcto. Tarjeta vecino Providencia y Las Condes.
  • 15% dcto. Exalumnos UC (Pregrado-Postgrados-Diplomados).
  • 15% dcto. Profesionales de servicios públicos.

*El profesional debe cumplir con los requisitos de admisión para postular a un curso.

*Beneficios sólo aplican a los programas de Educación Profesional de la Escuela de Ingeniería y excluyen a La Clase Ejecutiva, y a los diplomados articulables con los programas de magíster.

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