Módulo 6. Técnicas de ciencia de datos
Análisis estadístico con lenguajes de tratamiento de datos como Python o R; algoritmos de aprendizaje automático y análisis de patrones; procesamiento de lenguaje natural; análisis de redes sociales.
Imagen de Linkedin maps data visualization - por luc legay CC-BY-SA 2.0
Objetivos
- Ser capaz de realizar análisis estadísticos con el lenguaje de tratamiento de datos R
- Estadística descriptiva: Variables estadísticas unidimensionales y bidimensionales
- Regresión y correlación
- Probabilidades
- Teoría de muestras e inferencia estadística
- Comprender y saber aplicar técnicas de procesamiento del lenguaje natural con Python
- Ser capaz de aplicar algoritmos de aprendizaje automático y análisis de patrones.
- Realizar análisis y visualización de redes sociales
- Comprender la estructura de la información necesaria para poder realizar análisis de redes
- Realizar visualizaciones exploratorias con Gephi para entornos locales
- Ser capaz de redactar y editar documentación técnica con lenguajes diseñados específicamente para ello, como RMarkdown y LaTeX
Equipo docente
- Profesorado: Alejandro Zappala.
- Talleres:
- Charlas:
Alejandro Zappala
estadística, cartografía
Ingeniero en Cartografía, imparte cursos, talleres y seminarios acerca de obtención, análisis y visualización de datos; entornos GIS; y análisis de redes. Ha colaborado en proyectos con un especial componente social civics.cc, ihr.world o adappgeo.