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En la tercera semana coronaremos el curso con uno de los grandes logros de la Ciencia de la Computación como lo son las redes Bayesianas.
Sobrevivencia a bordo del Titanic
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Tanto la probabilidad y la estadística son fundamentales para obtener soluciones robustas a los problemas concretos que se buscan solucionar en Machine Learning.
Algunas veces la intuición probabilista no es sencilla de adquirir, sin embargo es sumamente útil en diversas áreas del conocimiento, en este curso haremos énfasis en estas ideas que les permitan a los estudiantes plantear una mejor solución a los problemas así como tener un mejor entendimiento de las soluciones que los algoritmos de Machine Learning nos dan.
Si bien la primera parte del curso estaba planteada como una introducción a los componentes más sencillos del Python, en esta segunda parte aprovecharemos el potencial de esta magnífica herramienta.
La primera semana está dedicada a introducir a los alumnos los conceptos e ideas principales de la teoría de la probabilidad así como el uso de bibliotecas y la técnica de scrapping en Python.
Durante la segunda semana estudiaremos los rudimentos de una poderosa aplicación de machine Learning que es el Procesamiento del Lenguaje Natural. Nos concentraremos en un importante problema como lo es el análisis de sentimientos, esta técnica tiene importantes aplicaciones en las Ciencias Sociales y la Mercadotecnia, sugeriremos una reflexión de los alumnos sobre otras probables aplicaciones que sean de su interés.
En la tercera semana coronaremos el curso con uno de los grandes logros de la Ciencia de la Computación como lo son las redes Bayesianas. Estos métodos son sumamente útiles por ejemplo para prognosis en Ciencias de la Salud o análisis en Ciencias Sociales, con el objetivo de ejemplificar cómo funcionan vamos a estudiar la probabilidad de supervivencia de viajeros en el Titanic de acuerdo a sus características.
Probabilidad, bibliotecas y scrapping en Python
Análisis de sentimientos en redes sociales
Sobrevivencia a bordo del Titanic
