Este curso profundiza en las técnicas y algoritmos más utilizados en minería de datos. En particular se incluyen las técnicas de aprendizaje reforzado que han ido captando el interés en forma rápida por la amplia gama de aplicaciones donde puede usarse. Adicionalmente en este curso se estudian técnicas de Web Mining y análisis de texto.
Dirigido a:
- Todas las personas que necesiten o estén interesadas en adquirir las habilidades para aplicar técnicas de Data Mining a su trabajo.
- Todas las personas que han aprendido lo esencial de Data Mining, pero necesitan profundizar y adquirir algo de fundamentos estadísticos.
Objetivo de aprendizaje:
- Aplicar técnicas avanzadas de minería de datos para extraer información accionable de la data.
Requisitos de ingreso:
- Licenciatura, título profesional o técnico de mínimo cuatro años.
Se recomienda contar con:
- Conocimientos de minería de datos o aprendizaje de máquina.
- Manejo de computación a nivel usuario, considerando el uso de planillas Excel a nivel medio.
- Dos años de experiencia laboral.
- Análisis visual de series de tiempo
- Componentes de una serie de tiempo
- Estacionariedad de una serie de tiempo
- Tratamiento de una serie de tiempo no estacionaria
- Tipos de modelos de series de tiempo
- Modelos MA
- Minería de texto
- Web scraping
- Aprendizaje por refuerzo
- Métodos de Monte Carlo
- Funciones de valor
- Q-Learning
- Estructura de una red neuronal artificial
- Entrenamiento de redes neuronales artificiales
- Otros tipos de redes neuronales
- Modelos fundacionales
- Inteligencia artificial generativa
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20% Exalumnos y colaboradores UC y DUOC, exalumnos de Educación Profesional de Ingeniería UC, Tarjeta vecino Providencia, Las Condes, y Convenio Ingeniería.
15% Funcionarios de servicios públicos.