Cursos / Charlas

Data Science Hands-On para no programadores

Temas a Desarrollar

1.Historia y conceptos generales (introductorios): ¿Desde dónde se nació la necesidad de analizar datos para la toma de decisiones Recorrida por los distintos conceptos: Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Minería de Datos, Algoritmo - Noción de "algoritmo" como sinónimo de "código inteligente", Big Data, Business Intelligence y niveles de decisiones.
2.Hands-On: Desarrollando un proyecto de Data Science:

Introducción:
​•El dataset: importando los datos y armando el input
​•Definiendo el objetivo: tipos de datos, metadata y target
​•Preprocesamiento, limpieza, análisis previo de datos.

Nudo
​•Los algoritmos: Árboles de decisión, Regresión Logística, RandomForest
​•Evaluar el modelo: cross-validation, matriz de confusión, curvas ROC

Desenlace
​•Del modelo a la realidad: hacer predicciones.
​•Training, validation, test data
​•Utilizar el modelo

Epílogo
​•Describiendo los datos: Distancias y Clustering
​•Ideas sobre implementación.