Francisco Alfaro Medina - Profesor clases teóricas/laboratorio
- Ingeniero Civil Matemático - UTFSM, Chile (2011-2017).
- Magister en Ciencias, Mención Matemáticas - UTFSM, Chile (2017-2019).
- Empresas: Uplanner, Iconstruye, Cencosud.
- Universidades: UTFSM, PUCV.
- Actualmente: Data Science (Cencosud)
- Clases teóricas: Lunes, 14:00 a 15:30.
- Clases de laboratorio: Lunes, 15:40 a 17:10.
- Ayudantías: Viernes, 15:40 a 17:10.
- Trabajo individual: 2-3 horas por semana.
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Módulo 1 Introducción: Planificación del curso, reglas, herramientas, setup, consejos y otros temas introductorios.
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Módulo 2 Análisis de datos: Tipos de datos, obtención de datos, detección de errores, análisis.
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Módulo 3 Visualización: tipos de visualización, librerías más comunes, graficos dinámicos, etc.
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Módulo 4 Machine Learning: Datasets, métricas, algoritmos de regresión, clasificación y clustering. Resolución de problemas ingenieriles.
El programa de asignatura tiene los siguientes resultados de aprendizaje.
- Desarrollar competencias básicas en herramientas de programación como Python o R.
- Determinar la complejidad en la manipulación de datos (pequeños-grandes volúmenes de datos)
- Aplicar técnicas y herramientas de visualización de datos para identificar patrones de forma visual o presentar los resultados de una forma clara y concisa.
- Aplicar técnicas estadístico/matemáticas para resolución de problemas ingenieriles.
Los resultados de aprendizaje se encuentran correlacionados con las necesidades ingenieriles del mundo real. Por ejemplo,
- Mejor utilización de recursos.
- Garantizar calidad y reproducibilidad.
- Detectar malas prácticas e ineficiencias.
- Utilizar las mejores herramientas para el problema.
- Definir métricas para determinar, controlar y mejorar el estado de un sistema.
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Evaluaciones: Tareas(T), laboratorios(L) y proyectos(P). Pondereción:
$NF = 0.4\ T + 0.4 \ L + 0.2 \ P$ . - Asistencia: 85% de asistencia mínima para pasar el curso.
- Introduction to Statistical Learning, Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie and Robert Tibshirani.
- Elements of Statistical Learning, Trevor Hastie, Robert Tibshirani and Jerome Friedman.
- The Hundred-Page Machine Learning Book, Andriy Burkov.
- Introduction To Machine Learning With Python, Andreas C. Müller,sarah Guido.
