Información general de la asignatura

El Análisis de Datos se refiere a la obtención de patrones o modelos matemáticos para la interpretación de datos. En este campo convergen la estadística, bases de datos y el aprendizaje automático.
El Aprendizaje Automático (Machine Learning) es el estudio de cómo construir sistemas de computación que aprendan y se adapten de la experiencia. De forma más concreta, se trata de crear programas capaces de construir modelos a partir de datos, provenientes de bases de datos convencionales o de datos no estructurados, en diversos tipos de problemas que incluyen de manera general el aprendizaje supervisado (predicción y clasificación) y no supervisado (agrupamiento, reducción de dimensiones, asociación), teniendo como meta optimizar la capacidad de generalizar comportamientos a nuevos conjuntos de datos. Incluyen técnicas de Inteligencia Artificial (IA), estadística y probabilidades, teoría de computación y optimización, y en general estrategias matemáticas y computacionales que permitan crear modelos adaptativos a partir de los datos.
Estas áreas están transformando la forma como las organizaciones en todos los sectores de la economía se administran. Ser capaz de comprender las tendencias y patrones en datos complejos es fundamental para el éxito de estas organizaciones.

El Análisis de Datos se refiere a la obtención de patrones o modelos matemáticos para la interpretación de datos. En este campo convergen la estadística, bases de datos y el aprendizaje automático.
El Aprendizaje Automático (Machine Learning) es el estudio de cómo construir sistemas de computación que aprendan y se adapten de la experiencia. De forma más concreta, se trata de crear programas capaces de construir modelos a partir de datos, provenientes de bases de datos convencionales o de datos no estructurados, en diversos tipos de problemas que incluyen de manera general el aprendizaje supervisado (predicción y clasificación) y no supervisado (agrupamiento, reducción de dimensiones, asociación), teniendo como meta optimizar la capacidad de generalizar comportamientos a nuevos conjuntos de datos. Incluyen técnicas de Inteligencia Artificial (IA), estadística y probabilidades, teoría de computación y optimización, y en general estrategias matemáticas y computacionales que permitan crear modelos adaptativos a partir de los datos.
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El Aprendizaje Automático (Machine Learning) es el estudio de cómo construir sistemas de computación que aprendan y se adapten de la experiencia. De forma más concreta, se trata de crear programas capaces de construir modelos a partir de datos, provenientes de bases de datos convencionales o de datos no estructurados, en diversos tipos de problemas que incluyen de manera general el aprendizaje supervisado (predicción y clasificación) y no supervisado (agrupamiento, reducción de dimensiones, asociación), teniendo como meta optimizar la capacidad de generalizar comportamientos a nuevos conjuntos de datos. Incluyen técnicas de Inteligencia Artificial (IA), estadística y probabilidades, teoría de computación y optimización, y en general estrategias matemáticas y computacionales que permitan crear modelos adaptativos a partir de los datos.
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Estas áreas están transformando la forma como las organizaciones en todos los sectores de la economía se administran. Ser capaz de comprender las tendencias y patrones en datos complejos es fundamental para el éxito de estas organizaciones.

El Análisis de Datos se refiere a la obtención de patrones o modelos matemáticos para la interpretación de datos. En este campo convergen la estadística, bases de datos y el aprendizaje automático.
El Aprendizaje Automático (Machine Learning) es el estudio de cómo construir sistemas de computación que aprendan y se adapten de la experiencia. De forma más concreta, se trata de crear programas capaces de construir modelos a partir de datos, provenientes de bases de datos convencionales o de datos no estructurados, en diversos tipos de problemas que incluyen de manera general el aprendizaje supervisado (predicción y clasificación) y no supervisado (agrupamiento, reducción de dimensiones, asociación), teniendo como meta optimizar la capacidad de generalizar comportamientos a nuevos conjuntos de datos. Incluyen técnicas de Inteligencia Artificial (IA), estadística y probabilidades, teoría de computación y optimización, y en general estrategias matemáticas y computacionales que permitan crear modelos adaptativos a partir de los datos.
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La asignatura tendrá un desarrollo teórico-práctico. Las horas teóricas se llevarán a cabo mediante clases magistrales dedicadas a presentar y dar soporte a los contenidos del programa y la resolución de problemas y ejercicios que permitan la asimilación y manipulación de los conceptos y métodos estudiados. Las horas prácticas serán distribuidas con al menos dos laboratorios por unidad, donde con un enfoque computacional se analizarán algunos ejercicios vistos con anterioridad en la clase teórica. Se propondrá un proyecto de fin de curso específico según el área de interés y la formación profesional previa del estudiante, el cual se desarrollará de manera simultánea con las clases, con el fin de aplicar los conceptos teóricos y computacionales aprendidos. Para evaluar el aprendizaje y rendimiento de los estudiantes se realizan Talleres, presentaciones y el proyecto final.

Los porcentajes de cada uno de los aspectos se distribuye como sigue:
a. 40% presentaciones
b. 20% tareas
40% Proyecto

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