Introducción a ciencia de datos (nivel 1) (IN41037/24)

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Un curso AUTOGESTIONADO es una actividad de capacitación a distancia, accesible a través de Internet. El proceso de aprendizaje se desarrolla en un entorno digital que provee herramientas de interacción basadas en las nuevas tecnologías y donde el participante tiene un rol central, ya que tiene que autogestionar su desempeño y no cuenta con un espacio de comunicación con sus pares.

Presentación:

La ciencia de datos es la rama de la computación que se encarga de entender, procesar y extraer valor a partir de los datos. Hoy en día existen innumerables fuentes de datos y herramientas para recolectar datos, desde el log de un website hasta la estructura de una Red Social pasando por bases de datos en todo tipo de formatos y pertenecientes a los más diversos dominios. Particularmente el sector público recolecta grandes cantidades de datos de las personas u organismos del país. Los censos, pagos, impuestos, declaraciones juradas, formularios, entre otros, son elementos que contienen una gran cantidad de información. Ahora la pregunta es: ¿Qué se hace o qué se puede hacer con esos datos? Este curso da una introducción a la ciencia de datos basándose en los fundamentos de cómo los datos se pueden entender, procesar y extraer valor orientado en los entes públicos. Además, enseña a cómo utilizar las herramientas para que cada participante pueda introducirse en el mundo de las ciencia de datos.

Objetivos:

Se espera que los participantes logren:
- Identificar los temas teóricos y prácticos que engloba la Ciencia de Datos.
- Comprender cómo encarar un proyecto de Ciencia de Datos.
- Identificar herramientas útiles para el manejo de datos.
- Comprender el panorama actual de los algoritmos de predicción y recomendación.

Perfil del participante:

Trabajadores de la administración pública nacional.

Temario:

Unidad 1: Fundamentos de la Ciencia de Datos
Introducción a la Ciencia de Datos
Fundamentos de la Ciencia de Datos
Datos en los organismos públicos y privados
Casos de éxito y fracaso de la Ciencia de Datos en el mundo.

Unidad 2: Proyectos de Ciencia de Datos
Cómo abordar un proyecto de Ciencia de Datos
Regresión, Clasificación, Sistemas de Recomendación e Identificación de patrones
Tópicos de la Ciencia de Datos en la Administración Pública
Obtener y depurar los datos
Detectar y eliminar anomalías
Formateo de los datos

Unidad 3: Visualización
Elementos de la Visualización
Objetivos
Principios básicos
Principios de Tufte
Gráficos discretos vs continuos.
Gráficos 3D
Manipulación malintencionada de los gráficos en la política

Unidad 4: Proyecto de Ciencia de Datos
Paso a paso cómo abordar un proyecto de ciencia de datos
Introducción a Machine Learning
Manipulación de datos
Práctica de formateo de datos
Visualizaciones para el análisis exploratorio.
Visualizaciones para la comunicación de resultados
Entrenamiento de varios algoritmos de Machine Learning.

Comisiones: