1.9 KiB
+++ 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
- 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: