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MeTaDaTos, Ciencia de Datos aplicadas a la Industria

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MeTaDaTos, Ciencia de Datos aplicadas a la Industria

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¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que utiliza métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos para extraer valor de los datos. Los científicos de datos combinan una variedad de habilidades, entre ellas estadística, informática y conocimiento empresarial, para analizar datos recopilados de múltiples fuentes.

La ciencia de datos revela tendencias y genera información que las empresas pueden utilizar para tomar mejores decisiones y crear productos y servicios más innovadores. Los datos son el cimiento de la innovación, pero su valor proviene de la información que los científicos pueden extraer y luego utilizar a partir de los mismos.

Las tareas de un científico de datos pueden incluir el desarrollo de estrategias para analizar datos; la preparación de datos para su análisis; explorar, analizar y visualizar datos; construir modelos con datos al usar lenguajes de programación como Python y R; y desplegar modelos en aplicaciones.

Descripción:

Ciclo de charlas organizado por la Secretaría de Extensión Universitaria de la UTN Córdoba , la asociación civil MeT [Mujeres en Tecnología] y WiDS Córdoba , que tienen como fin mostrar ejemplos prácticos de cómo se aplica en distintos campos de la industria la ciencia de datos, y qué herramientas utilizar para poder transformar los datos en información que ayude a la toma de decisiones.

Programa:

Este ciclo consta de charlas 6 charlas de 1 hora cada una en diferentes días, donde aprenderás lo siguiente:

• Charla 1 - Martes 29/09 - 17 h - Introducción al Procesamiento Natural del Lenguaje

Qué es NLP y sus aplicaciones. Llevaremos los conceptos del pre-procesamiento de textos a un caso práctico en Google Colaboratory. Speaker: Paula Canepa.

• Charla 2 - Jueves 01/10 - 17 h - Analizá y predecí tus datos

Cuando uno trabaja analizando datos encuentra que, a veces, éstos toman un comportamiento repetitivo. ¿Qué se puede hacer? Existen modelos muy simples que te permiten, con la historia de los datos, poder predecir sin tanto esfuerzo. Speaker: Laura Minuet.

• Charla 3 - Martes 06/10 - 17 h - Búsqueda de patrones: técnicas de clustering

Generar información a partir de datos. ¿Qué es la clusterización? Tipos de clusterización, dónde pueden aplicarse, pasos para clusterizar. Un modelo de clusterización para conocer mejor a tus clientes. Speaker: Tatiana Bellagio.

• Charla 4 - Jueves 08/10 - 17 h - ¿Cómo llevar tu proyecto de Data Science a producción?

Muchas veces nuestros proyectos se quedan en una Jupyter Notebook y no llegan a generar valor en el negocio. ¿Cómo llevamos nuestro trabajo a algo productivo? ¿Qué tecnologías existen? ¿Cuál es el pipeline?. Speaker: Daniela Bosch.

• Charla 5 - Martes 13/10 - 17 h - Predecir datos utilizando imágenes de drones

¿Cómo predecir utilizando imágenes? ¿Qué algoritmo de regresión podemos utilizar? A través del uso de imágenes de drones veremos cómo se puede predecir el rendimiento de cultivos de un campo.Speaker: Carolina Diaz.

• Charla 6 - Jueves 15/10 - 17 h - Trabajando Codo a codo: Integración Python y R

Cómo integrar dos herramientas como R y Python usando Markdown desde RStudio. Speaker: Miranda Chab.

Podrás ver las clases en vivo en www.youtube.com/somoslaseu

Para más info ingresa a https://seu.frc.utn.edu.ar

Búscanos en Instagram / Facebook / Twitter / Youtube como: @somoslaseu

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