Machine Learning with Python Essentials
CJLANDES
Fechas Importantes
Inscripciones Cerradas:Cupos limitados.
Inicio del curso: 01 de agosto de 2024.
Término del curso: 31 de agosto de 2024.
¿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.