Objetivos
Aprenderás los principales algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
Entre los algoritmos supervisados verás:
- Árboles de decisión,
- Redes neuronales
- Reglas de asociación
- Bayes ingenuo
- Bosques aleatorios.
- Y no supervisado como agrupamiento.
Descubrirás además cómo usar series las temporales, el método de Montecarlo, los algoritmos genéticos, y las técnicas de regresión, minería de textos y Big Data.
Estas aplicaciones podrás utilizarlas en múltiples campos como:
- Negocios
- Salud
- Recursos humanos
- Cobranzas
- Finanzas
- Publicidad
- Marketing
- Procesos de servicios y de producción
- Urbanismo
- Políticas públicas, etc.
Que los alumnos:
- Entiendan los conceptos del campo
- Manejen los principales algoritmos para crear modelos predictivos
- Utilicen las herramientas de aprendizaje no supervisado
- Sepan medir con criterio del negocio los resultados de sus modelos
- Participen de las experiencias aportadas por los instructores
Modalidad de cursado
Diplomatura en Ciencia de Datos Modalidad a distancia de forma Online.
- Dos clases semanales por videoconferencias interactivas, una teórica y una práctica. La duración de cada clase es de 30 a 60 minutos dependiendo del tema, la cantidad de participantes y el nivel de intervenciones conseguido.
- El estudiante tiene actividad complementaria con material de soporte de las clases, material teórico para estudiar, ejercicios resueltos y para resolver, corrección de ejercicios y autoevaluaciones.
- La dedicación recomendada a estas actividades es de ocho horas semanales.
- Soporte docente por Grupo de WhatsApp, email y foro.
Programa
Definiciones de Ciencia de Datos- Introducción a la Ciencia de Datos
- Niveles a los que opera la ciencia de datos
- Introducción a Data Warehouse
- Introducción a Data Mining
- Introducción a Knowledge Discovery
- Introducción a Herramientas OLAP y Tableros de comando
- Repaso de herramientas disponibles
- Taxonomía de las competencias de un científico de datos
- Primeros pasos en R
- Instalando y cargando paquetes en R
| Introducción a R- Variables, vectores y matrices
- Dataframes
- Paquetes y librerías
- Manejo de archivos csv
- Conversiones de tipos
- Conexión a bases de datos
- Ejecución condicional
- Bucles
- Funciones en R
- Medidas estadísticas
- Correlaciones
- Funciones estadísticas
|
Introducción a Python- Descarga e instalación
- Principales librerías
- Variables y tipos de datos
- Listas, tuplas y diccionarios
- Ejecución condicional
- Ciclos definidos e indefinidos
- Manejo de Excepciones
- Funciones y Generadores
- Clases y objetos
- Manejo de archivos y directorios
- Conexión a archivos planos
- Conexión a Excel
- Conexión a Bases de Datos
| Tests básicos- Repaso de conceptos de probabilidad y estadística
- Test de Hipótesis
- Correlaciones
- AB Test
- Cálculo de correlaciones en R con cor
- Funciones de distribución en R
- Histogramas en R
- Gráficos de líneas en R
- Gráficos de áreas en R
- Uso de NumPy
- Uso de Pandas
- Uso de MatPlotLib
- Módulo matplotlib
- Módulo math
- Módulo numpy
- Módulo yt
- Módulo mayavi
|
Regresiones- Regresión Lineal
- Regresión polinómica
- Regresión exponencial y logarítmica
- Regresión de dos variables
- Cálculo de regresiones en R con lm
- Cálculo de regresiones logísticas en R con glm
- Regresiones en Python
- Regresión logística en Python
| Arboles de decisión- Algoritmo básico en Excel
- División en entrenamiento y prueba
- Uso de Rpart y cp
- Predicción y valoración de la solución
- Uso de Party
- Aplicación al problema del call center
- Instalación y uso del paquete en Python
- Ejemplo en Python
- Principales parámetros de ajuste y control
|
Clusters- Algoritmo básico en Excel
- Uso de kmeans en R
- Ejemplo de aplicación real en R
- Otros algoritmos de agrupamiento en R
- Ejercicio de aplicación de agrupamiento de mascotas
- Uso de Scikit-Learn en Python
- Análisis de componentes principales en Python
- K-Medias en Python
- Clustering jerárquico en Python
| Reglas de Asociación- Algoritmo básico en Access
- División en entrenamiento y prueba en R
- Uso de arules en R
- Ejemplo de una aplicación real votación de reglas en R
- Ejemplo de una aplicación real a datos de ventas en supermercados en R
- Instalación y uso del paquete en Python
- Ejemplo en Python
- Principales parámetros de ajuste y control
- Esquema de votación de reglas en Python
|
Redes Neuronales- Algoritmo básico en Excel
- División en entrenamiento y prueba en R
- Uso de neuralnet
- Predicción y valoración de la solución en R
- Discusión del problema de legibilidad de los resultados desde el negocio
- Competencia entre árboles y redes en un caso concreto en R
- Instalación y uso del paquete en Python
- Ejemplo en Python
- Principales parámetros de ajuste y control en Python
- Problema concreto en Python
| Algoritmos genéticos- Algoritmo básico en Excel
- Discusión del tipo de problemas en los que se aplica
- Discusión de otros mecanismos de optimización
- Implementación en R del uso de algoritmos genéticos como
- Valores reales
- Binarios
- Permutaciones
- Implementación en Python
|
Series temporales- Taxonomía
- Separación de componentes
- Predicciones
- ARIMA implementado en R
- Predicción en series con un único período
- Predicción en series con múltiples períodos
- Predicción en series con períodos variables: renormalización
- Implementación en Python
| Método de Simulación de Montecarlo- Algoritmo básico en Excel
- Discusión de la utilidad del método
- Comparación con el análisis de escenarios
- Ejemplo de una aplicación real
- Ejemplo simple implementado en R
- Ejemplo simple implementación en Python
|
Minería de textos- Clasificación supervisada de piezas de texto
- Construcción de una red semántica
- Discusión de las posibilidades de reconocimiento de voz
- Ejemplos de aplicación real del algoritmo de clasificación
- Aplicación a la detección de sentimientos
- Ejemplo de implementación en Python
| Vecinos Cercanos (Knn)- Instalación y uso del paquete en R
- Ejemplo conceptual en Excel
- Ejemplo en R
- Instalación y uso del paquete en Python
- Ejemplo en Python
- Principales parámetros de ajuste y control.
|
Bayes Ingenuo- Implementación en Excel
- Ejemplo de aplicación en R
- Comparación de 4 algoritmos predictivos (Bayes ingenuo, árboles, redes neuronales y regression logística)
- Ejemplo de aplicación en Python
| Random Forest- Bootstrap y bagging
- Descripción conceptual del método random forest
- Paquete randomForest para R
- Ejemplo de aplicación
- Comparación con otras técnicas
- Implementación en Python
|
Métodos bayesianos avanzados- Descripción conceptual del método:
- Regresión lineal bayesiana
- Regresión logística bayesiana
- Inferencia bayesiana
- Red bayesiana
- Ejemplos de aplicación en R
- Paquete BAS
- Paquete brms
- Paquete arm
- Paquete bnlearnd
- Comparación con otras técnicas
- Ejemplos de aplicación en Python
| Máquina de soporte vectorial- Descripción conceptual del método
- Paquete e1071 para R
- Ejemplo de aplicación en R
- Ejemplo de aplicación en Python
- Comparación con otras técnicas
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Discriminante lineal y cuadrático- Instalación y uso del paquete
- Ejemplo conceptual en Excel
- Ejemplo en R
- Ejemplo en Python
- Principales parámetros de ajuste y control en R
- Principales parámetros de ajuste y control en Python
- Problema concreto
| Análisis de Fourier- Descripción conceptual
- Ejemplo conceptual en Excel
- Instalación y uso del paquete en R
- Instalación y uso del paquete en Python
- Ejemplo en R
- Ejemplo en Python
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Herramientas geográficas- Distancias
- Implementación en R
- Paquete sf
- Paquete nngeo
- Aplicación práctica en R
- Implementación en Python
- Aplicación práctica en Python
| Bases de datos documentales- Instalación de MongoDB
- Conexión a R
- Conexión a Python
- Aplicación práctica en R
- Aplicación práctica en Python
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Diseño de Datawarehouses- Diferencias entre los DW y los OLTP
- Tipos de datos y soportes
- Dimensiones y jerarquías
- Estimación de recursos y tiempos según tipos de datos
- Ejemplos de staging
- Interacción entre equipos (DB-ETL-Soporte-FrontEnd-Usuarios)
- Ejercicios de diseño de DW
| Diseño y construcción de ETL- Procesos ETL: generalidades, buenas prácticas, esquemas de ETL
- Detalles de cada etapa: extracción, limpieza, normalización, transformación, carga
- Estrategias de update
- Ejercicios de diseño de ETL para la carga inicial
- Ejercicios de diseño de ETL para la actualización
- Licencia, descarga e instalación de Open Refine
- Uso general como herramienta de limpieza de datos
- Pre-procesado de los datos
- Casos de interés y ejemplos
- Licencias, descarga e instalación de Pentaho-Kettle
- Pentaho Kettle: funciones, características, utilización
- Auditoría y documentación
- Ejemplos de uso
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Big Data- ¿Qué es Big Data?
- ¿Cuándo usar Big Data?
- ¿Cómo armar una infraestructura para Hadoop?
- Ejemplo de una aplicación de Map Reduce: wordcount
- Como evitar Hadoop
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Fechas y horarios
Próximas Fechas y Horarios
12 de Mayo 2025 (últimas vacantes)
Lunes 19:00 Horas y Lunes 21:30 Horas
Martes 18:45 Horas
Jueves 18:45 Horas
26 de Mayo 2025
Lunes 21:30 Horas
Martes 19:30 Horas
Miércoles 21:00 Horas
Jueves 19:30 Horas
Las clases semanales se dictan en vivo por Zoom y tienen una duración de 45 a 90 minutos dependiendo del tema y la interacción con los estudiantes. Todas las clases quedan grabadas a disposición de los estudiantes y no se exige asistencia.
Los horarios de las clases se llevan a cabo después de las 18:45 horas los días de semana y por la mañana los sábados, dependiendo de las distintas etapas de la cursada, del tema y del profesor que las imparta pueden ir variando.
