Diplomatura en Ciencia de Datos Aplicada

Diplomado

En Buenos Aires

$ 3001-4000

Descripción

  • Tipología

    Diplomado

  • Lugar

    Buenos aires

  • Duración

    4 Meses

La denominada Ciencia de Datos es un conjunto de principios fundamentales aplicables a la extracción de conocimiento desde datos. Por otra parte, Data Mining es la extracción de conocimiento desde datos por medio de tecnologías que incorporan esos principios.

Este programa de postgrado en Ciencia de Datos provee los elementos fundamentales de la disciplina, orientado a resolver problemas concretos, desde la interpretación, la realización de su análisis, el modelado de datos y el entendimiento y la comunicación de información útil, resultante de la aplicación de las técnicas que se imparten.

Los diferentes módulos proporcionan información y formación en las tareas que corresponden a las diferentes etapas de un proyecto de Ciencia de Datos. Provee conocimiento de lenguajes, tales como R y Python, revisión de conceptos de estadísticas aplicados al análisis inteligente de datos; habilidades en aprendizaje automático, en particular el aprendizaje supervisado, orientado a técnicas predictivas.

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

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Buenos Aires
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Avd. Juan de Garay 125, C1063ABB

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Información relevante sobre el curso

Prestigioso cuerpo de profesores.
Metodología práctica con utilización de técnicas y tecnologías más relevantes del mercado.
Red de contactos y desarrollo profesional: estudiantes y docentes de primer nivel académico.
Permanente innovación y actualización académica.
Reconocimiento Internacional de la Universidad Austral: es la 1º Universidad Privada de la Argentina según el QS University Rankings y se destaca por ser la Universidad Latinoamericana con mejor relación profesor-alumno.

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Materias

  • Data Mining
  • Completamiento de datos
  • Construcción de nuevas variables
  • Métodos de clustering
  • Representación de documentos
  • Data/Text Mining
  • Clustering
  • Anomalías
  • Patrones secuenciales
  • Técnicas de Arboles de Decisión

Profesores

Plantel Docente

Plantel Docente

Director

Plan de estudios

MÓDULO 1: HERRAMIENTAS DEL ANÁLISIS DE DATOS

Uso de los lenguajes y herramientas usuales en el pre-procesamiento de datos: R y Python. Tareas de pre-procesamiento: integración de diversas fuentes de datos, limpieza, completamiento de datos, reducción de datos, selección de variables, construcción de nuevas variables.

MÓDULO 2: DATA MINING

Principios de Aprendizaje Automático. Tareas de Data Mining: Clasificación, Clustering, Detección de Anomalías, Análisis de Asociaciones. Patrones secuenciales. Técnicas de Arboles de Decisión, Métodos Bayesianos. Redes neuronales. Support Vector Machine. Métodos de clustering: k-means.

MÓDULO 3: TEXT MINING

Procesamiento de lenguaje natural. Representación de documentos. Categorización de textos. Clustering de textos. Modelización de tópicos. Sumarización de textos. Social media. Visualización.

MÓDULO 4: LABORATORIO

Realización de un proyecto de Data/Text Mining en el que se aplican los conocimientos adquiridos a un problema de datos.

Diplomatura en Ciencia de Datos Aplicada

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