Diplomado en Minería de datos
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Objetivos
ACLARA TUS DUDAS
Quisimos responder las preguntas que muchos nos hacen a través de este video.

Taller optativo
Malla académica
Taller de habilidades blandas de gestión personal para ejecutivos
Profesor:
Damián Campos, MBA Pontificia Universidad Católica de Valparaíso (Chile) Ver más...
Damián Campos, MBA Pontificia Universidad Católica de Valparaíso (Chile) Ver más...
Esta es una actividad opcional y gratis que no considera ningún tipo de certificación y/o constancia. Podrás obtener el beneficio al matricularte en la impartición de Agosto 2022
Plan de estudios
Objetivo de aprendizaje
Aplicar técnicas de gestión personal para adaptarse de mejor manera al entorno actual de las organizaciones.
Descripción
El taller está especialmente diseñado para quienes ingresan a un diplomado de Clase Ejecutiva UC.
Ciertamente, los constantes cambios que se viven hoy en día, obligan a los profesionales a mantenerse actualizados. Vivimos en una época de alta volatilidad y se hace necesario ser flexible. Es así como la crisis que explotó en 2020 nos mostró la necesidad de desarrollar habilidades asociadas a los entornos virtuales de trabajo.
En este taller, el participante aprenderá a cómo gestionar su marca personal en redes sociales. También, técnicas de oratoria digital para la realización de videoconferencias. Y, además, estrategias para gestionar bien el tiempo y conocimientos sobre inteligencia emocional.
El taller busca entregar habilidades transversales a todos los alumnos de los diplomados de Clase Ejecutiva UC. Se realizarán controles de lectura, foros de discusión y clases sincrónicas durante su desarrollo.
Contenidos
Personal branding
- Marca personal
- Cómo construir una marca personal digital
- Acciones premium para potenciar nuestra personal branding
Reuniones virtuales y oratoria digital
- Reuniones virtuales y webinars
- El contenido de las sesiones
- Oratoria digital
- Técnicas básicas de oratoria para entornos digitales
Gestión del Tiempo
- Conócete a ti mismo
- Procrastinación
- Los “ladrones del tiempo”
- Priorización y matriz de Eisenhower
- Buenas prácticas de gestión del tiempo
Inteligencia Emocional
- Modelo de inteligencia emocional
- Conciencia de uno mismo
- Conciencia social
- Conciencia organizacional
- Gestión de las relaciones
- ¿Cómo desarrollar estas competencias?
Clase Ejecutiva UC se reserva el derecho a modificar el contenido en cualquier momento.
Curso Herramientas básicas de programación en Python
Profesor:
Felipe López Rojas, Magíster Pontificia Universidad Católica de Chile Ver más...
Felipe López Rojas, Magíster Pontificia Universidad Católica de Chile Ver más...
Contenidos
Módulo 1 Introducción a la programación
- Motivación
- De los datos a la información
- Datos, información y programación ¿Cómo conviven hoy estos elementos en el mundo laboral?
- ¿Qué es la programación?
- Aplicaciones prácticas
- La programación en el mundo laboral y cómo debe convertirse en un hábito
- Secuencias de comandos en Python
- Operaciones básicas
- Creación y asignación de variables
- Operaciones lógicas
Módulo 2 Control de Flujo
- Control de Flujo:
- If
- Else
- Elif
- Uso en conjunto
- Ciclos:
- While
- For
Módulo 3 Tipos de datos y funciones
- Tipos de datos: Enteros, decimales, textos y listas.
- “Strings”
- ¿Qué es un string?
- Funciones básicas de un string
- Funciones avanzadas de un string
- Funciones
- ¿Qué es una función?
- ¿Por qué ocupar funciones?
- Declaración y uso de funciones
- Listas
- Creación de listas
- Obtener elementos
- Añadir elementos o quitar elementos
- Operaciones sobre listas
Módulo 4 Procesamiento de datos
- Listas de listas
- Archivos
- Cómo se interactúa con archivos y para qué sirven
- Leer archivos
- Escribir archivos
- Procesamiento de datos
- Carga masiva
- Edición masiva
- Ejemplos prácticos
Módulo 5 Diccionarios y tuplas
- Listas y listas de listas
- Manipulación de listas
- Funciones sobre listas
- Diccionarios
- Operaciones sobre diccionarios
- Aplicaciones de diccionarios
- Aplicaciones con listas y diccionarios
- Tuplas como tipo de dato inmutable
- Operaciones sobre tuplas
- Combinando listas, tuplas y diccionarios
Módulo 6 Funciones
- Concepto de función
- Definición de funciones
- Parámetros y valores de retorno
- Importación y llamado de módulos
- Invocación de funciones y scope
- Parámetros con nombre y parámetros por defecto
- Funciones recursivas
- Aplicación de funciones
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Curso Estadística para ciencia de datos
Profesor:
Nicolás Alvarado Monárdez, Ph.D (c) Pontificia Universidad Católica de Chile
Nicolás Alvarado Monárdez, Ph.D (c) Pontificia Universidad Católica de Chile
Contenidos
Introducción al análisis exploratorio de datos
Histogramas y distribuciones
Distribución de probabilidades discretas y continuas
Modelación con distribuciones de probabilidad analíticas (exponencial, normal)
Relacionando variables: correlación, covarianza y correlación de Pearson
Correlación no lineal
Testeo de hipótesis
Regresión
Introducción a las series de tiempo
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Curso Introducción a minería de datos y machine learning
Profesor:
Mauricio Arriagada Benítez, Doctor Pontificia Universidad Católica de Chile
Mauricio Arriagada Benítez, Doctor Pontificia Universidad Católica de Chile
Plan de estudios
Clase en vivo
Un profesor ayudante interactúa directamente con un grupo reducido de participantes para ayudar a resolver problemas técnicos remanentes, como por ejemplo la correcta instalación de herramientas de software y el uso apropiado de algunas herramientas. Asimismo, para la preparación de set de datos para la reducción de dimensionalidad, y guiar el trabajo en las diferentes técnicas de reglas de asociación, algoritmos de clasificación, clustering y medidas de similaridad.
Trabajo individual
Los alumnos deben aplicar los conocimientos aprendidos en tres trabajos o pequeños proyectos concretos. El último proyecto suele tener características integradoras y, por lo tanto, es un poco más largo y completo que los anteriores. Aun cuando el trabajo se entrega en forma individual y no grupal, los alumnos pueden conversar y discutir sobre sus ideas de soluciones con sus compañeros, antes de desarrollar y entregar el proyecto. Los miniproyectos estarán enfocados en: procesar y consolidar datos aplicando ETL (extracción, transformación y carga de datos); utilizar el algoritmo Random Forest y KNN para dos casos propuestos, y realizar el preprocesamiento de una base de datos propuesta, aplicando dos algoritmos de los vistos en clases para así mostrar sus rendimientos a través de evaluar al clasificador y presentar las métricas, pudiendo establecer una comparación de rendimiento entre los dos algoritmos elegidos.
Contenidos
Conceptos fundamentales de la minería de datos
- Video bienvenida al curso
- Integración de datos, data warehouse
- Selección y transformación de datos
- Install Python Windows
- Install Python MAC OS y Linux
- Ejemplo práctico uso de dataframes
Preparación de datos y reducción de información
- Preparación de datos: normalización, codificación e imputación de datos
- PCA y t-SNE
- ETL
- Ejemplo práctico PCA
- Ejemplo práctico t-SNE
- Ejemplo práctico ETL
Reglas de asociación
- Reglas de asociación: Apriori
- Reglas de asociación: FP-Growth
- Reglas de asociación: ECLAT
- Ejemplo práctico Apriori
- Ejemplo práctico ECLAT
- Ejemplo práctico FP-Growth
Algoritmos de clasificación
- Árboles de decisión
- Random Forest
- KNN y Kd-tree
- Ejemplo práctico árboles de decisión
- Ejemplo práctico Random Forest
- Ejemplo práctico KNN
Algoritmos de clustering y medidas de similaridad
- KMeans
- Clustering jerárquico
- DBSCAN
- Ejemplo práctico KMeans
- Ejemplo práctico clustering jerárquico
- Ejemplo práctico DBSCAN
Selección de modelos e introducción a machine learning
- Introducción a machine learning: modelos supervisados y no supervisados
- Evaluación de clasificadores
- Métricas
- Ejemplo práctico evaluación clasificadores
- Ejemplo práctico métricas
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Curso Técnicas avanzadas de minería de datos
Profesor:
Mauricio Arriagada Benítez, Doctor Pontificia Universidad Católica de Chile
Mauricio Arriagada Benítez, Doctor Pontificia Universidad Católica de Chile
Contenidos
Introducción general
- Modelos alternativos de minería de datos
- Extensión de los modelos de machine learning
Introducción a web mining
- Web scraping
- Text análisis
Series de tiempo
- Aprendizaje reforzado
- Introducción
- Diferencias con otros modelos de aprendizaje
- Agentes
- Funcionamiento con base en premios, castigos y fuerza bruta
- Q-Learning: Introducción, ecuación de Bellman, explorar vs. explotar
Tendencias de machine learning
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Jefe de programa

Jaime Navón Cohen
Ph.D University of North Carolina at Chapel Hill (Estados Unidos)
Jaime Navón Cohen es Ph.D Computer Science, University of North Carolina at Chapel Hill (EE.UU.). Además tiene un Master of Science, Technion-Israel Institute of Technology (Israel). Es ingeniero civil electricista, Pontificia Universidad Católica de Chile (UC). Asimismo, es profesor asociado del Departamento de Ciencia de la Computación de la UC.
Jefe de programa
Profesores

Felipe López Rojas
Magíster Pontificia Universidad Católica de Chile
Felipe López Rojas es magíster en Ciencias de la Ingeniería mención Ciencias de la Computación de la Pontificia Universidad Católica de Chile (UC). Actualmente es alumno del Doctorado en Ciencias de la Ingeniería mención Ciencias de la Computación de la UC. Asimismo, es ingeniero civil industrial en Tecnologías de la Información UC.

Jaime Navón Cohen
Ph.D University of North Carolina at Chapel Hill (Estados Unidos)
Jaime Navón Cohen es Ph.D Computer Science, University of North Carolina at Chapel Hill (EE.UU.). Además tiene un Master of Science, Technion-Israel Institute of Technology (Israel). Es ingeniero civil electricista, Pontificia Universidad Católica de Chile (UC). Asimismo, es profesor asociado del Departamento de Ciencia de la Computación de la UC.
Jefe de programa

Mauricio Arriagada Benítez
Doctor Pontificia Universidad Católica de Chile
Mauricio Arriagada Benítez es doctor y máster en Ciencias de la Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile (UC). También es ingeniero civil en Computación e Informática, Universidad de Tarapacá (Chile). Asimismo, tiene un Master in Computer Science, University of Northern Iowa (EE.UU.), y un Máster en Ingeniería de Software, Universidad de Tarapacá (Chile).

Nicolás Alvarado Monárdez
Ph.D (c) Pontificia Universidad Católica de Chile
Nicolás Alvarado Monárdez es Ph.D. (c) en Ciencia de la Computación de la Pontificia Universidad Católica de Chile (UC). También es licenciado en Matemáticas y magíster en Matemáticas de la UC.
Profesores Taller Optativo

Damián Campos
MBA Pontificia Universidad Católica de Valparaíso (Chile)
Damián Campos es MBA Pontificia Universidad Católica de Valparaíso e ingeniero civil industrial. Tiene 30 años de experiencia profesional en cargos de estudio, gerencia y comerciales. Asimismo, su trayectoria docente abarca temas comerciales y de estrategia en Usach, U. de Chile, PUCV, Ulacex (Panamá) y USM. Además de consultoría, desarrollo de planes de negocio, capacitación y entrenamiento de fuerzas de venta para distintas industrias.
Diplomados

Enrique San Juan
Periodista Universitat Oberta de Catalunya (España)
Director de la agencia digital Community Internet Barcelona – The Social Media Company, con sede en Barcelona, España. De profesión periodista especializado en nuevas tecnologías, es graduado en Comunicación por la Universitat Oberta de Catalunya (España) y experto en la gestión de redes sociales para empresas, el desarrollo de estrategias de marketing digital y la comunicación profesional corporativa a través de webinars y videoconferencias.

Myriam Aluanlli
Máster Universidad de Barcelona (España)
Myriam Aluanlli es máster en Coaching y Liderazgo Personal de la Universidad de Barcelona (España), Magíster en Ciencias de la Ingeniería e ingeniera civil industrial de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Además tiene experiencia profesional en áreas de recursos humanos, estudios y evaluación de proyectos en distintas empresas chilenas. Por otra parte, sus principales fortalezas son compromiso, iniciativa, buen manejo de relaciones interpersonales y trabajo en equipo. Interesada en participar de proyectos e iniciativas desafiantes donde pueda aportar con sus conocimientos y habilidades.
Diplomados
Ventajas


