Información general
Objetivo General
Capacitar en la aplicación de minería de datos y machine learning para el tratamiento eficiente de datos.
INTENSIDAD HORARIA: 120 HORAS
Contenido
- Motivación
- La era de la información
- ¿Qué es la analítica de datos?
- Aspectos metodológicos
- La materia prima: Big Data e IOT
- Evolución del dato
- Estructuras del dato
- Naturaleza del dato
- Preprocesamiento
- Calidad de datos
- Visualización de datos
- Google Colab
- Instrucciones de control
- Colecciones
- Bibliotecas de uso común
- Pandas y MatplotLib
- Regresión lineal
- Regresión logística
- Redes Bayesianas
- Árboles de clasificación
- Clustering
- Kernel Learning, SVM
- Reducción de dimensión
- Técnicas de evaluación de modelos
- Redes neuronales
- Perceptrón
- Redes densas, backpropagation
- Soft Max
- Redes de base radial
- Redes convolucionales
- Autoencoders
- Redes recurrentes
- Redes adversarias generativas
- Arquitecturas, VGG16, Resnet…
- Transfer Learning
- ¿Qué es Data Mining?
- Proceso KDD
- Acoplamiento con los datos
- Herramientas KDD
- ¿Qué es Machine Learning?
- Procesamiento del lenguaje
- Visión artificial
- Nuevos escenarios
Inversión: $600.000
Egresados Titulados UNICESMAG: 10% descuento
Docentes: 10% Descuento
Administrativos UNICESMAG: 10% Descuento
Egresados Titulados UNICESMAG afiliados a la ASEIUC: 15% descuento
Estudiantes UNICESMAG: 15% descuento
