Carga horaria: 10

Modalidad: Presencial

Lugar: Facultad de Información y Comunicación (FIC) Montevideo- San Salvador 1944.

Docentes: Adj. Dra. Yennyfer Feo

Destinatarios: Estudiantes, docentes, egresados y egresadas, y todas aquellas personas interesadas en la temática.

Haga clic en el PROGRAMA para ver el archivo

 

Objetivos del curso

Introducir a las personas en el mundo del machine learning supervisado, brindando herramientas para desarrollar habilidades en el uso y entendimiento de ciertos algoritmos de análisis estadístico mediante software libre. Este curso introductorio fue diseñado para personas que deseen explorar las virtudes de ciertos algoritmos supervisados del machine learning mediante ejercicios prácticos, sin tener que ser experto en informática, matemáticas o estadística.

Contenidos

Introducción al software libre de minería de datos Orange y su instalación. Conocerán el desarrollo de los flujos de trabajo en Orange llamados Widgets, como por ejemplo cargar datos, algoritmos básicos de limpieza de bases, ordenar data frames, estadísticos descriptivos, gráficos, etc. 

Aprenderán por medio de ejercicios prácticos conceptos básicos del machine learning, en especial foco en los algoritmos de regresión lineal, algoritmos de clasificación KNN y árboles de decisión

Metodología

El curso contará con 10 horas de clases teórico-practicas, donde en la primera parte de la clase se expondrá la teoría de los algoritmos que se irán viendo y en la segunda parte se realizan ejercicios prácticos dentro del software para irse familiarizando con su uso y aprender a interpretar las salidas del mismo

Evaluación de aprendizajes

El curso se aprueba mediante participación en las clases, con asistencia al 80% de los encuentros, realización de un cuestionario corto en EVA y un trabajo final de aplicación de alguno de los algoritmos abordados en el curso, de acuerdo al interés de cada participante y encargándose de la base de datos a analizar a la cual se le hará la minería de textos.

Certificación:

Los participantes que asistan a un 80 % de las clases y realicen las actividades en EVA recibirán un certificado de asistencia. Quienes deseen recibir certificación de aprobación del curso, adicionalmente presentarán un trabajo final el cual debe ser aprobado con un mínimo de 6 sobre alguno de los tópicos tratados en el curso, para cuya realización se ofrecerán pautas y límite de tiempo específicos.

 

Días y horarios:

Jueves 01/06

Jueves 08/06

Jueves 15/06                                                                                                                                           

Jueves 22/06

Jueves 29/06

Horario: 18 a 20 hs.

 

Formulario de inscripción

Se recuerda que el formulario electrónico es una pre-inscripción, lo que asegura el lugar como asistente es el correspondiente pago de la matrícula o aprobación de beca total.

Cierre de preinscripción: 30/05/23

Cierre de pago: 30/05/23

Haga clic en Formas de pago para ver el archivo

Haga clic en Becas y exoneraciones para ver archivo

 

 

 

Precio total del curso
$900
Código de pago
202307