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Machine Learning with Python Essentials


CJLANDES

Fechas Importantes

Inicio del curso: Martes 30 de noviembre de 2021

¿Dudas? Contactanos a: [email protected]

Descripción del curso

En muchos sentidos, machine learning (aprendizaje automático de máquinas) es el medio principal por el cual la ciencia de datos se manifiesta en variados campos de aplicación, dotando a las máquinas con la capacidad de aprender sin ser explícitamente programadas. El aprendizaje automático de máquinas es la disciplina donde habilidades del mundo de la computación y la estadística confluyen para desarrollar algoritmos capaces de desempeñar tareas semejantes a las que un humano desarrolla (tales como el pensamiento lógico), siendo el resultado una colección de enfoques para la inferencia y la exploración de datos. Business analytics, ¿cuáles son los beneficios de implementar programas de analítica de negocios?

Objetivo general

Comprender los aspectos teóricos y prácticos del aprendizaje automático de máquinas, utilizando la librería Scikit-Learn de Python.

Módulos del curso

I.- ¿Qué es machine learning?

II.- Aprendizaje supervisado parte I

III.- Aprendizaje supervisado parte II

IV.- Aprendizaje no-supervisado


Profesor del curso

Sebastián Santana R.,Ingeniero Civil Industrial y Minor en DATA SCIENCE de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile. Consultor en Data Science con experiencia en sector público, privado y organismos internacionales. Ha desarrollado proyectos en distintos sectores económicos, entre ellos: sector público, banca, salud, inmobiliario, finanzas, minería, educación, entre otros.

Ha desarrollado e implementado modelos predictivos y de segmentación, con datos estructurados y no estructurados, utilizando técnicas de machine learning, con un enfoque en el desarrollo de soluciones disruptivas. Se ha desempeñado como consultor en Data Science en el Centro de Modelamiento Matemático (CMM) y el Instituto de Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI) de la Universidad de Chile. Consultor en Data Science para CEPAL y el BID. Profesor de postgrado en Ingeniería Industrial y la Facultad de Economía y Negocios de la Universidad de Chile. Actualmente es el líder del área de Advanced Analytics en DeepMetrics, consultora especializada en el desarrollo de soluciones basadas en datos, tecnologías y analytics.


Duración

4 semanas

Los participantes inscritos recibirán en su correo electrónico un instructivo previo al inicio de clases.


Requisitos de inscripción

Ser afiliado a Caja Los Andes

Cargas de Afiliados a Caja Los Andes

La condición de afiliado o carga es verificada de forma automática al registrar su RUT.


Requisitos de plataforma EDX

Dispositivos móviles y PC con acceso a Internet. Para una óptima visualización se recomienda los navegadores Google Chrome y Mozilla Firefox.


Requisitos de aprobación

Rendir y aprobar los instrumentos de evaluación del curso.


Certificación

Certificado emitido por la Escuela de Postgrado y Educación Continua de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile.

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