Presentación:
En la actualidad se produce a nivel global una creciente cantidad de datos que se constituyen en un insumo estratégico para la construcción de información relevante para la toma de decisiones en las organizaciones y para la producción de más y mejores resultados y, como en el ámbito del sector público resulta clave fortalecer las capacidades de los trabajadores para el tratamiento de los datos que se producen, la ex Secretaría de Gestión y Empleo Público y el Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC) celebraron un convenio de cooperación técnica que, entre otras, tiene por finalidad desarrollar, promover y ejecutar proyectos de capacitación en temas vinculados con el tratamiento de datos.
En esta convergencia de valoración, el INDEC ha organizado el PROGRAMA INICIAL EN CIENCIA DE DATOS cuyo objetivo es desarrollar competencias para la búsqueda, proceso, interpretación y análisis de los resultados.
El curso Introducción al Aprendizaje Automático se inscribe en el marco del PROGRAMA INICIAL EN CIENCIA DE DATOS y se propone dar respuesta a las necesidades de las instituciones públicas que, atravesadas por un contexto altamente dinámico en lo tecnológico, demandan eficiencia y eficacia en la concreción de sus funciones. Por eso, se considera necesaria la incorporación de herramientas y técnicas de inteligencia artificial, para identificar y determinar patrones de comportamiento de variables en la gestión de datos: un conocimiento entendido como aprendizaje automático.
Objetivos:
Se espera que los participantes logren:
- actualizar conocimientos sobre la preparación preliminar de los datos, la exploración y el perfilado estadístico de la información;
- incorporar técnicas del aprendizaje automático para el planteo, construcción y evaluación de modelos de clasificación, predicción y segmentación;
- conocer nuevas prácticas progresivas de distintos casos de uso y aplicación.
Perfil del participante:
Agentes profesionales y técnicos que requieran actualizar conocimientos de aprendizaje automático para la gestión, análisis, e inferencia de datos.
Temario:
UNIDAD 1: MACHINE LEARNING CLASIFICACIÓN
UNIDAD 2: MACHINE LEARNING REGRESIÓN LINEAL
UNIDAD 3: MACHINE LEARNING CLUSTERING
UNIDAD 4: MACHINE LEARNING TOOLBOX