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Módulo 6: Aprendizaje Computacional Descriptivo
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Módulo 6: Aprendizaje Computacional Descriptivo

Módulo 6: Aprendizaje Computacional Descriptivo

Esta semana comenzamos un nuevo módulo apasionante, Aprendizaje Computacional Descriptivo, impartido por Javier del Ser.

De una forma divulgativa y mediante ejemplos prácticos, este módulo proporciona una visión general de la motivación, potencialidad y capacidades de la modelización y la analítica de datos de última generación con el fin último de orientar al alumno en la aplicación de la analítica de datos en su futuro profesional.

Así, el alumno adquirirá nociones básicas sobre la analítica y el modelado de datos, entenderá dónde se puede aplicar, qué es necesario y cómo definir un escenario de aplicación.

Desde el punto de vista técnico, el módulo repasa e introduce al alumno en las diferentes categorías de modelos de aprendizaje máquina (machine learning), prestando especial énfasis en aquellos orientados a describir conjuntos de datos y en hallar patrones ocultos en ellos.

El módulo está fuertemente relacionado con el módulo “Aprendizaje Computacional Predictivo”, que engrana temáticamente con lo visto en este primer módulo para hacer mayor énfasis en las técnicas predictivas de aprendizaje máquina.

Tecnologías: Python, Sklearn. Modelos DBSCAN, KMeans, Hierarchical Clustering, Boxplot, Dimensionality Reduction, Statistics.

Javier del Ser

Javier del Ser es experto en analítica de datos descriptiva, predictiva y prescriptiva para la resolución de problemas relacionados con redes de distribución inteligente, energías renovables, telecomunicaciones, etc. Además de este módulo, imparte también el módulo hermano sobre aprendizaje computacional predictivo.

Sobre el Aprendizaje Computacional Descriptivo

El aprendizaje computacional descriptivo (DCL) por su siglas en inglés es un nuevo paradigma del aprendizaje automático. Describe el proceso de extracción de información de los datos sin hacer suposiciones sobre el significado de esa información o sobre cómo debería estar estructurada.

El DCL ha ido ganando popularidad como alternativa a los métodos tradicionales de aprendizaje automático, y muchos se refieren a él como “análisis de big data” en lugar de big data propiamente dicho.

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