Machine learning and Data Science

La ciencia de datos (o data science en inglés) aborda el análisis y explotación del creciente volumen de datos. En esta nueva área de conocimiento confluyen herramientas técnicas y conceptuales como la estadística, el aprendizaje computacional, el manejo de grandes volúmenes de datos (big data) y la visualización de información. Estas herramientas permiten adquirir, procesar, almacenar, analizar y visualizar diferentes tipos de datos con el propósito de extraer información y conocimiento en forma de patrones, modelos descriptivos, predictivos y prescriptivos.

Estas tecnologías forman parte integral de lo que se ha denominado como la cuarta revolución industrial, la cual se refiere al cambio dramático que está experimentado la sociedad y la industria gracias a la adopción de diferentes tecnologías tales como la robótica, el procesamiento de grandes volúmenes de datos, la inteligencia artificial, la nanotecnología, la biotecnología, entre otras.

El programa de formación virtual en Machine Learning & Data Science provee los elementos necesarios para afrontar esta revolución y aprovechar estas herramientas conceptuales y tecnológicas para la solución de problemas prácticos en sus organizaciones.

Metodología

En el programa de formación en MLDS se asume la educación como un proceso de interacción dinámica centrada en los participantes, donde el rol del profesor, además de proveer su experiencia profesional y los elementos conceptuales, se concentra en ser un dinamizador de las actividades de aprendizaje. Desde esta perspectiva la metodología debe reflejar el enfoque propiciando el desarrollo de las competencias propuestas.

Los tres módulos del programa se impartirán de manera virtual. Para tal fin, los estudiantes contarán con acceso a un sistema de videoconferencia para las sesiones sincrónicas y acceso a una plataforma de aprendizaje autónomo dónde encontrarán una gran cantidad de objetos virtuales de aprendizaje (OVAs) y recursos educativos digitales (REDs) que han sido especialmente diseñados para esta actividad, tales como: videos, imágenes, animaciones, lecturas, notebooks de código pre programado, guías de referencia, etc.

Si bien los módulos entre sí no tienen pre requisitos como tal, se entiende que los módulos más avanzados tratan temas más técnicamente específicos que los anteriores. Debido a ello, recomendamos realizar el ciclo en el orden planteado (1,2,3) o bien, contar con conocimiento o proficiencia en el tema a tratar en el módulo para evitar choques con el nivel temático del mismo.