El mundo digital genera una inmensa cantidad de datos en forma continua. La Ciencia de Datos es la disciplina que se especializa en extraer información de carácter descriptivo y predictivo, utilizando para ello las técnicas de Data Mining y Aprendizaje Estadístico.
En esta segunda Jornada se repasarán los conceptos básicos de Aprendizaje Supervisado y se presentarán los algoritmos de clasificación más utilizados en Data Mining: k Vecinos más Cercanos, Regresión Logística, Naive Bayes, Support Vector Machines y Redes Neuronales
FECHA Y HORARIO
Lunes 7/5 de 18.30 a 21.30 horas en el Centro Cultural Borges, Viamonte 525 3er piso, Ciudad de Buenos Aires (Aula Compromiso)
EXPOSITOR:
Ingeniero Carlos Arana.
Ingeniero Industrial – Universidad de Buenos Aires . Realizó posgrados en: Statistical Learning (Data Mining) en Stanford University (USA), Business Intelligence y Data Mining en la Universidad Austral y en Estadística Aplicada a la Opinión Pública en FLACSO. Es Profesor de Robótica Industrial en la Facultad de Ingeniería de la UBA y Profesor de Analytics y Data Mining en Digital House (Coding School).Se especializa en Data Mining y Machine Learning, tanto en sus aplicaciones empresariales, industriales y de negocios como en ciencias sociales y opinión pública. Es socio de Conosur Consulting, consultora especializada en estudios de opinión pública, comportamiento electoral, investigación social y marketing.
DESTINATARIOS:
Estudiantes, profesionales, docentes e investigadores que deseen conocer las técnicas y los modernos procedimientos que permiten extraer datos a partir de la abundante información disponible en el mundo actual.
Actividad no arancelada, entrada libre y gratuita con inscripción previa en http://untref.edu.ar/uploads/Formularios/ciencia-datos-data-mining/
Contacto: maestriaestadistica@untref.edu.ar