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content/modulo/ciencia-datos/index.md

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++++
+title = "Módulo 6. Técnicas de ciencia de datos"
+date = 2020-12-18T00:00:00+01:00
+lastmod = 2022-11-09T23:51:39+01:00
+tags = ["r", "python", "estadística", "stats", "pln", "nlp", "machinelearning", "aprendizajeautomático", "patterns", "patrones", "redessociales", "social", "networks", "redes", "socialnetworks"]
+draft = false
+subtitle = "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."
+slug = "ciencia-datos"
+weight = 60
+summary = "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."
+
+authors = ["alejandro_zappala"]
+[image]
+  caption = "Imagen de Linkedin maps data visualization - por luc legay CC-BY-SA 2.0"
++++
+
+## Objetivos {#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 {#equipo-docente}
+
+-   Profesorado: Alejandro Zappala.
+-   Talleres:
+-   Charlas:

content/modulo/ciencia-datos/index.md~

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+## Objetivos {#objetivos}
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+-   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
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+## Equipo docente {#equipo-docente}
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+-   Profesorado: Alejandro Zappala.
+-   Talleres:
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