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Introducción a la Ciencia de Datos

DOCENTE RESPONSABLE

Dra. Marcela Riccillo

DESTINATARIOS

Graduados de Carreras del área Informática y aquellos profesionales interesados en la temática.

REQUISITOS

Título universitario o de nivel superior no universitario de cuatro años de duración como mínimo.

FUNDAMENTACIÓN

El volumen de datos manejado por las empresas requiere de análisis con herramientas de innovación que permita extraer información y de ella conocimiento que ayude en la toma de decisiones. Varios profesionales se enfrentan a la necesidad de analizar datos de diferentes fuentes, ya sea para realizar estudios, campañas, trabajos de investigación o entender los resultados de dichos trabajos. La Ciencia de Datos abarca temáticas relacionadas con Data Mining, Machine Learning, Big Data, detección de fraude, conocimiento del cliente, aplicaciones en Medicina, y mucho más.

OBJETIVOS

  • Introducir a los alumnos en los conceptos generales de Ciencia de Datos.
  • Abordar aplicaciones actuales de este campo, considerando su creciente utilización en empresas de diferentes industrias, para manejo de la información, conocimiento del cliente, entre otros.
  • Brindar a los alumnos un acercamiento a las técnicas que se utilizan Ciencia de Datos, que les permita una profundización en futuras aplicaciones.

PROGRAMA

  • Introducción a Ciencia de Datos.
  • Diferencias entre Data Mining y Machine Learning.
  • Herramientas de software.
  • Generación y análisis de gráficos.
  • Estudio de casos.
  • Regresión Lineal. Análisis de resultados. Medidas de performance y gráficos asociados. Aprendizaje supervisado y Aprendizaje No Supervisado.
  • Técnicas de agrupamiento K-means. Metodología. Importancia de los centroides.
  • Clasificación. Árboles de Decisión. Análisis de gráficos asociados.
  • Ejercicios prácticos en computadora.

BIBLIOGRAFÍA

  • Gareth James, Daniela, Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani. An Introduction to Statistical Learning with Applications in R– Springer, 2013. Corrected at 6th printing 2015  
  • Johnson, Dallas E. Métodos Multivariados Aplicados al Análisis de Datos- International Thompson Editores, 2000

CARGA HORARIA

30 horas

CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES

A confirmar

Sede Junín: Sarmiento 1169, 2º Piso

MODALIDAD DEL CURSO

Presencial. Asistencia al 80% de las clases

MODALIDAD DE EVALUACIÓN

La modalidad de evaluación será con examen final teórico (múltiple choice con preguntas a desarrollar)

ARANCEL

  • Profesionales y docentes en general: $ 1.800
  • Docentes, graduados y no docentes UNNOBA: $ 1.500

INFORMES

Por mail a: cursosposgrado@unnoba.edu.ar
Teléfonos: 236-4407750 (interno 12502/500) – Sede Junín | 2477-409500 (interno 21201) – Sede Pergamino