Fundamentos conceptuales de Data Science

Publicado: 19 de julio de 2022 - Última actualización: 9 de agosto de 2022

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En 2022 Educación Permanente crea una nueva línea temática sobre Gestión Universitaria y Gestión Pública que se instrumenta y apoya, financiera y logísticamente, en forma conjunta por la Comisión Sectorial de Educación Permanente y el Prorrectorado de Gestión. Según este acuerdo, las y los funcionarios de la Udelar (docentes; técnico, administrativo y de servicios) tienen al menos 10 cupos gratuitos para participar de los cursos de Educación Permanente comprendidos en esta línea temática y estén amparados en este acuerdo. Para hacer uso de la beca es necesario consultar disponibilidad con la Unidad de Educación Permanente responsable del curso.

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Curso de Educación Permanente de la Facultad de Ciencias Económicas y de Administración, Udelar.

Modalidad: Virtual asincrónico

La ciencia de datos es un conjunto de principios fundamentales que apoyan y guían la extracción de información y conocimiento de los datos. Posiblemente, el concepto más relacionado con la ciencia de datos es la minería de datos. Hay cientos de algoritmos diferentes de minería de datos y mucha bibliografía en el tema. La presentación gráfica es una tarea fundamental en el proceso de comunicación de los resultados del análisis de datos. A tal punto que es bien sabido que cuando alguien recibe un documento con gráficos, la primer mirada se dirige a éstos. Sin embargo, a pesar de la reconocida importancia de los gráficos, no siempre resulta fácil identificar la forma más apropiada de presentarlos. La información tabular constituye la forma de presentación clásica. Data Science o Ciencia de Datos es la disciplina que se encarga de tratar los datos para conseguir sacar las mejores conclusiones con el objetivo de tomar decisiones. Data Science está basado en la estadística, las matemáticas y la informática.

OBJETIVOS:
• Brindar elementos a profesionales de diversas áreas para el procesamiento de datos provenientes de encuestas y bases de datos, con el objetivo de desarrollar sus propios procesamiento
• Sentar las bases para interactuar con los profesionales de informática hablando su propio idioma.
• Aplicar en la práctica los conceptos teóricos de Data Science.
• Conocer los elementos básicos que guían el procesamiento de datos desde una perspectiva estratégica

TEMARIO:

1. Conceptos fundamentales Data Science.
2. Vínculos entre Data Science, Data Mining, Machine Learning y Big Data.
3. Técnicas de Data Science: Descripción, Estimación, Asociación, Clasificación, Clustering, Predicción
4. Implementación de técnicas de Data Science.
5. Análisis comparativo de RCommander, RStudio y Rstudio.
6. Aplicaciones empresariales
   

DOCENTES:
• M.Sc.Ec. Esther Hochsztain, PhD Cand, Profesora Agregada (Grado 4) del Departamento de Métodos Cuantitativos de la Facultad de Ciencias Económicas y de Administración (Udelar)
• M.Sc.Ing. Andrómaca Tasistro, PMP, Consultora Independiente

DESTINATARIOS:
Profesionales, empresarios, estudiantes (de cualquier disciplina o área de actividad) que necesitan ponerse al día en la temática de Big Data, interactuar con analistas, o implementar soluciones de analítica de Big Data.

FECHAS/HORARIOS: Extensión horaria 25 horas:
Comienza: 12 de agosto
Clases a través de plataforma Zoom: 12 de agosto y 2 de septiembre a las 08:00hs
Finaliza: 16 de septiembre
Actividades a distancia con horario libre y fechas limite.

INSCRIPCIONES: clic aquí hasta el 8 de agosto de 2022

Becas con el 100% de bonificación para funcionarios de la Udelar (Docentes y TAS).

Requisitos para aprobar los cursos de Educación Permanente FCEA:

1. Cumplir con el 80% de la asistencia a clases presenciales o por plataforma virtual zoom.

Ejemplo: en un curso de 5 clases se puede tener una inasistencia.

2. Cumplir con la realización de la prueba o trabajo propuesto por el docente y obtener aprobación

3. Completar el formulario de Encuesta de Satisfacción.