Modalidad: Presencial

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

Docentes: Profa. Yennyfer Feo

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

Haga clic en el PROGRAMA  para ver el archivos

Objetivos del curso:

Introducir a las personas en el mundo del text mining desde una perspectiva cuantitativa, 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 analizar información textual desde una perspectiva cuantitativa 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 en diferentes corpus como por ejemplo diálogos de una película, discursos de twitter o poemas escritos por un mismo autor, qué es un análisis de nube de palabras, correlación entre usuarios mediante el análisis del uso de palabras, análisis de sentimientos, técnica de “bag of words” para construir matrices de frecuencia dentro de un corpus, clasificación de textos mediante el algoritmo de Machine learning supervisado “árboles de decisión”, y de agrupación por medio de Machine learning no supervisado Clusters jerárquicos.

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 (obligatoria para que se pueda certificar como de posgrado)

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:

Martes 31/10, Martes 7/11, Martes 14/11, Martes 21/11 y Martes 28/11

Horario: 18:00 a 20:00 hs.

Formulario de inscripciones

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: 26/10/23

Cierre de pago: 26/10/23

Haga clic en Formas de pago para ver el archivo

Haga clic en Becas y exoneraciones para ver archivo