Ciencia de datos para la toma de decisiones

Objetivos:
. Ver la estrategia de análisis de la Ciencia de Datos y los principales métodos de aprendizaje automático que se utilizan para abordar datos masivos, tanto de naturaleza estructurada como desestructurada en forma de texto, sonido o imagen

Temario:
. Introducción a la Ciencia de Datos
. Conceptos y aplicaciones en Ingeniería Industrial
. Análisis exploratorio de datos y representación visual
. Aprendizaje automático
. Fundamentos
. Métodos de clasificación (no supervisada)
. Métodos de interdependencia (reducción de la dimensión)
. Métodos de predicción continua
. Métodos de predicción discreta
. Análisis de datos no estructurados: texto, sonido e imagen
. Aplicaciones industriales

Informes e inscripción:
Departamento de gestión: economia@fi.uba.ar