OBJETIVOS:

Presentar la disciplina de Data Science y Machine Learning. Brindar conocimiento sobre losconceptos y terminologías utilizadas en estas disciplinas

REQUISITOS PREVIOS:

NO tiene

DIRIGIDO A:

Personal con interés en aprender los conceptos básicos de Data Science y Machine Learning

CONTENIDOS:

Ciencia de Datos

• Qué es y por qué Data Science.

• Etapas en un proyecto de Data Science.

• Definiciones y terminología.

• Roles. Qué hace un Data Scientist.

• Casos de uso.

• Cultura de datos en Antel.

Minería y Análisis de Datos

• Integridad y depuración de datos.

• Regresión lineal y logística.

• Reducción de dimensionalidad.

• Análisis cluster.

• Investigación reproducible.

Machine Learning

• Redes neuronales y Deep Learning.

• Árboles de decisión.

• Random forest.

• Support Vector Machines.

• Algoritmo KNN.

Deep Learning

• Redes Neuronales.

• Redes convolucionales. Imágenes.

• Redes Recurrentes.

• Redes Generativas antagónicas.

Implantar IA en la Empresa

METODOLOGÍA:

Asincrónico

DURACIÓN:

8 horas

MATERIALES:

Disponibles en la Plataforma Idea

INSTRUCTORES:

Federico Bellini- Damián Lancieri- Alfredo Rodríguez-

CUPO ESTABLECIDO:

Mínimo 6, máximo 20 participantes.

APROBACIÓN DEL CURSO:

Lograr el 66% como mínimo en la prueba final.

INFORMES E INSCRIPCIONES: CENTRO DE EDUCACIÓN  DE ANTEL