{"id":201,"date":"2016-08-10T16:48:09","date_gmt":"2016-08-10T16:48:09","guid":{"rendered":"http:\/\/untref.edu.ar\/sitios\/mgaie\/?p=201"},"modified":"2016-08-25T15:22:11","modified_gmt":"2016-08-25T15:22:11","slug":"curso-extracurricular-tecnicas-de-data-mining-y-aprendizaje-automatico-aplicadas-a-la-investigacion-en-opinion-publica-y-de-mercado-arboles-de-decision-y-random-forest-inicia-992016","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/untref.edu.ar\/sitios\/mgaie\/curso-extracurricular-tecnicas-de-data-mining-y-aprendizaje-automatico-aplicadas-a-la-investigacion-en-opinion-publica-y-de-mercado-arboles-de-decision-y-random-forest-inicia-992016\/","title":{"rendered":"Curso extracurricular: T\u00e9cnicas de data mining y aprendizaje autom\u00e1tico aplicadas a la investigaci\u00f3n en opini\u00f3n p\u00fablica y de mercado. \u00c1rboles de decisi\u00f3n y Random Forest &#8211; Inicia 9\/9\/2016"},"content":{"rendered":"<p><strong>PROGRAMA ABIERTO DE COMPLEMENTACI\u00d3N Y AMPLIACI\u00d3N DE LA CURRICULA DE LA\u00a0 MAESTR\u00cdA<\/strong><strong>\u00a0\u00a0<\/strong><\/p>\n<p>La Maestr\u00eda en Generaci\u00f3n y An\u00e1lisis de Informaci\u00f3n Estad\u00edstica, en el marco de su Programa de Actualizaci\u00f3n Permanente de las Orientaciones de Estad\u00edsticas Econ\u00f3micas, Estad\u00edsticas Sociodemogr\u00e1ficas y Estad\u00edsticas de Opini\u00f3n y Mercado, en coordinaci\u00f3n con la Secretar\u00eda de Extensi\u00f3n Universitaria y la Direcci\u00f3n de Posgrado, presenta el Ciclo de Seminarios y Cursos extracurriculares en Estad\u00edstica para este a\u00f1o lectivo.<\/p>\n<p><strong>Coordinador<\/strong>: Jorge Fern\u00e1ndez Bussy<\/p>\n<p><strong>Curso extracurricular: T\u00e9cnicas de data mining y aprendizaje autom\u00e1tico aplicadas a la investigaci\u00f3n en opini\u00f3n p\u00fablica y de mercado. \u00c1rboles de decisi\u00f3n y Random Fores<\/strong>t<\/p>\n<p><strong>Docente<\/strong>: Dr. Germ\u00e1n Rosati<\/p>\n<p><strong>Presentaci\u00f3n y objetivo del curso<\/strong>:<\/p>\n<p>Los m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico (machine learning) han recibido, hasta el momento, escasa atenci\u00f3n en las ciencias sociales. El presente seminario se propone introducir una de las herramientas de modelizaci\u00f3n de datos vinculadas a la estimaci\u00f3n de \u00e1rboles de respuesta. Los mismos resultan de gran utilidad para la predicci\u00f3n de variables tanto cuantitativas (\u00e1rboles de regresi\u00f3n) como cualitativas (\u00e1rboles de clasificaci\u00f3n). El curso introducir\u00e1 algunos elementos te\u00f3ricos del aprendizaje autom\u00e1tico (balance sesgo-variancia, overfitting, etc.) y algunos algoritmos para la estimaci\u00f3n de \u00e1rboles (CART). A su vez, presentar\u00e1 elementos te\u00f3ricos referidos a la construcci\u00f3n de ensambles de modelos (ensamble learning) y los aplicar\u00e1 a unos de los modelos basados en \u00e1rboles de decisi\u00f3n m\u00e1s robustos y utilizados: random forest. Se har\u00e1 especial \u00e9nfasis en algunos modelos de aplicaci\u00f3n para problemas vinculados al campo de la opini\u00f3n p\u00fablica y la investigaci\u00f3n de mercado. Para ello, se trabajar\u00e1 sobre algunos aspectos de la programaci\u00f3n estad\u00edstica en el lenguaje R.<\/p>\n<p>El curso se propone que los alumnos:<\/p>\n<ul>\n<li>se familiaricen con algunos conceptos fundamentales del aprendizaje autom\u00e1tico y el data mining,<\/li>\n<li>conozcan generalidades de algunos algoritmos para la generaci\u00f3n de \u00e1rboles de decisi\u00f3n (ID4, C4.5,CART),<\/li>\n<li>profundicen en la l\u00f3gica de estimaci\u00f3n de los modelos basados en random forest<\/li>\n<li>sean capaces de reconocer las condiciones\u00a0 de aplicaci\u00f3n de un clasificador random forest,<\/li>\n<li>est\u00e9n en condiciones de estimar e interpretar los resultados de la aplicaci\u00f3n de un clasificador basado en random forest y<\/li>\n<li>logren identificar situaciones de aplicaci\u00f3n de este tipo de modelos a problemas vinculados a la opini\u00f3n p\u00fablica e investigaci\u00f3n de mercado, especialmente a la predicci\u00f3n de la intenci\u00f3n de voto y al llamado churn\/attrition (baja) de clientes.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u00a0<\/strong><strong>Destinatarios<\/strong>: Estudiantes avanzados de carreras de grado y posgrado, t\u00e9cnicos, profesionales, investigadores, docentes y no docentes con conocimientos b\u00e1sicos de estad\u00edstica descriptiva y cierta familiaridad con el modelo de regresi\u00f3n lineal y log\u00edstica. Ser\u00e1 \u00fatil (no excluyente) alg\u00fan conocimiento del lenguaje R o alguna experiencia en programaci\u00f3n estad\u00edstica.<\/p>\n<p><strong>Requisitos para la cursada y aprobaci\u00f3n<\/strong><\/p>\n<p>Para la aprobaci\u00f3n del curso se requiere:<\/p>\n<p>1) un m\u00ednimo de asistencia del 80% sobre el total de clases y<\/p>\n<p>2) la entrega y aprobaci\u00f3n de una monograf\u00eda final en la que se estimar\u00e1 y analizar\u00e1 el resultado de la aplicaci\u00f3n de un clasificador \u201cRandom Forest\u201d.<\/p>\n<p><strong>Modalidad<\/strong>: Presencial<\/p>\n<p><strong>D\u00edas y Horario<\/strong>: viernes de 9.30 a 12.30 horas<\/p>\n<p><strong>Lugar de cursada<\/strong>: Centro Cultural Borges, Viamonte y San Mart\u00edn, Pabell\u00f3n de las Naciones, 3\u00ba piso, Ciudad de Buenos Aires.<\/p>\n<p><strong>Fecha de inicio<\/strong>: 09\/9\/2016<\/p>\n<p><strong>Fecha de finalizaci\u00f3n<\/strong>: 28\/10\/2016<\/p>\n<p><strong>Cantidad de clases<\/strong>: 8<\/p>\n<p><strong>Total de horas<\/strong>: 24 hs<\/p>\n<p><strong>Arancel<\/strong>: El curso tiene un costo total de <strong>$1.950<\/strong><\/p>\n<p><strong>Alumnos regulares, docentes y graduados de la Universidad Nacional de Tres de Febrero reciben una reducci\u00f3n arancelaria del 50%<\/strong><\/p>\n<p><strong>Informes e Inscripci\u00f3n:<\/strong> <a href=\"mailto:maestriaestadistica@untref.edu.ar\">maestriaestadistica@untref.edu.ar<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>PROGRAMA ABIERTO DE COMPLEMENTACI\u00d3N Y AMPLIACI\u00d3N DE LA CURRICULA DE LA\u00a0 MAESTR\u00cdA\u00a0\u00a0 La Maestr\u00eda en Generaci\u00f3n y An\u00e1lisis de Informaci\u00f3n Estad\u00edstica, en el marco de su Programa de Actualizaci\u00f3n Permanente de las Orientaciones de Estad\u00edsticas Econ\u00f3micas, Estad\u00edsticas Sociodemogr\u00e1ficas y Estad\u00edsticas de Opini\u00f3n y Mercado, en coordinaci\u00f3n con la Secretar\u00eda de Extensi\u00f3n Universitaria y la Direcci\u00f3n [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":18,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[1],"tags":[],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/untref.edu.ar\/sitios\/mgaie\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/201"}],"collection":[{"href":"https:\/\/untref.edu.ar\/sitios\/mgaie\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/untref.edu.ar\/sitios\/mgaie\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/untref.edu.ar\/sitios\/mgaie\/wp-json\/wp\/v2\/users\/18"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/untref.edu.ar\/sitios\/mgaie\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=201"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/untref.edu.ar\/sitios\/mgaie\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/201\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":207,"href":"https:\/\/untref.edu.ar\/sitios\/mgaie\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/201\/revisions\/207"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/untref.edu.ar\/sitios\/mgaie\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=201"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/untref.edu.ar\/sitios\/mgaie\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=201"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/untref.edu.ar\/sitios\/mgaie\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=201"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}