Te llevarás una idea de conocimientos generales sobre modelos de aprendizaje automático, conceptos que se utilizan y ejemplos de la vida real como referencia.
En este taller aprenderás conceptos básicos sobre la ciencia de datos, diferentes estrategias para extraer valor de los datos. Tendrás nociones básicas de los pasos que realizan los científicos de datos y poseerás las herramientas base para poder dialogar sobre el tema y encarar problemas que requieran datos.
Tener conceptos base sobre qué es la ciencia de datos y el aprendizaje automático
Descubrir estrategias para extraer valor de los datos
Relacionar con ejemplos de la vida real
Realizar dinámicas grupales para llevar a la práctica lo aprendido
Sacarte todas las dudas e incertidumbres sobre este tema
CLASE 1
Introducción a la ciencia de datos y el aprendizaje automático
CLASE 2
Preparación de los datos y cálculo del error
CLASE 3
Modelos en aprendizaje supervisado
CLASE 4
Modelos en aprendizaje no supervisado
CLASE 5
Estrategias para extraer valor de los datos
Los datos están en todas partes, cada vez más generamos datos y consumimos información. Con la ayuda de la ciencia de datos somos capaces de procesar, analizar y comprender enormes cantidades de información.
Si todavía no conoces mucho sobre este mundo, este taller es para ti!
No requiere conocimientos previos
Vamos a ver conceptos generales que te servirán para resolver escenarios que manejen datos
No involucra programación
Te brindará habilidades que podrán ayudarte a descubrir oportunidades en tu organización
Las clases son de 2 horas de duración
Utilizaremos Zoom y Miro
Grupo reducido a 25 personas
Docente: Mikaela Pisani
Ingeniera en Computación
Máster en Data Science
Líder del equipo de Data Science en Rootstrap
Participa del equipo de investigación en
Inteligencia Artificial en la Universidad ORT
Co-Directora en Girls in Tech Uruguay
mikaela.pisani@rootstrap.com