Objetivos

La dinámica del curso incluye tanto trabajos prácticos como conceptuales en las matemáticas involucradas.

El énfasis del contenido es en la lógica detrás de la elección, preprocesamiento, calibración, implementación y evaluación de estos modelos matemáticos.

Explicar las dificultades de clusterización en contextos no- euclidianos

Relación con las variables categóricas así como proponer algunas soluciones de clustering.

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Perfil de Estudiante

Para todos los cursos a la medida es necesario tener nociones básicas de programación en Python con énfasis en Machine Learning y manejo de Datos, algunos ejemplos de bibliotecas necesarias son Numpy, Pandas y Scikit Learn. Los alumnos que no cuenten con estos requerimientos pueden tomar nuestro curso Machine Learning & AI for the Working Analyst.