{"id":10853,"date":"2024-10-14T10:50:35","date_gmt":"2024-10-14T13:50:35","guid":{"rendered":"https:\/\/centroredes.org.ar\/?p=10853"},"modified":"2026-03-24T11:17:12","modified_gmt":"2026-03-24T14:17:12","slug":"machine-learning-3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/centroredes.org.ar\/index.php\/machine-learning-3\/","title":{"rendered":"Aprendizaje autom\u00e1tico (“machine learning”) aplicado en las ciencias sociales y de la salud"},"content":{"rendered":"

Machine learning<\/span><\/p>\n\n\n\n
\n

Docentes a cargo:\u00a0 Dr. Gustavo Gonz\u00e1lez Bonorino <\/a><\/b><\/p>\n

Duraci\u00f3n: seis (6)<\/b> semanas. La carga horaria total se estima en 96 horas.<\/p>\n<\/td>\n

\"\"<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Descripci\u00f3n general del curso:<\/strong><\/p>\n

Las ciencias sociales y de la salud generan anualmente enormes vol\u00famenes de datos, y por ello son objetivos prioritarios de la ciencia de datos y, m\u00e1s espec\u00edficamente del aprendizaje autom\u00e1tico (“machine learning”), ya que este ofrece numerosas t\u00e9cnicas para la gesti\u00f3n y el an\u00e1lisis de la informaci\u00f3n que producen.
\nPor ejemplo, se estima que en unos 15 a\u00f1os dos tercios de las actividades en salud ser\u00e1n gestionadas por t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico.
\nEste curso introduce al aprendizaje autom\u00e1tico y muestra c\u00f3mo aplicar variadas t\u00e9cnicas en las ciencias sociales y de la salud.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es el aprendizaje autom\u00e1tico?<\/strong><\/p>\n

El aprendizaje autom\u00e1tico (“machine learning”) es un subconjunto de la inteligencia artificial centrado en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender y tomar predicciones o decisiones sin necesidad de programaci\u00f3n expl\u00edcita. Por lo tanto, en lugar de depender de sus instrucciones, los sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico aprenden de los datos y mejoran su rendimiento con el tiempo gracias a la experiencia.<\/p>\n

Destinatarios:<\/strong><\/p>\n

Todo personal que integra, o aspira a integrar, el sistema de salud. Tambi\u00e9n el curso es una propuesta de capacitaci\u00f3n para otros interesados en conocer t\u00e9cnicas de manejo de datos orientadas a los procesos de toma de decisiones.<\/p>\n\n\n\n
\n

Modalidad:<\/strong><\/p>\n

El curso es pr\u00e1ctico, documentado con ejemplos no triviales. Cada t\u00e9cnica se presenta con el m\u00ednimo necesario de teor\u00eda y enseguida se ense\u00f1a paso a paso c\u00f3mo aplicarla con datos reales. Los ejemplos se desarrollan en el lenguaje Python, empleando cuadernos Jupyter Notebook descargables.<\/p>\n

El curso se desarrolla completamente en formato virtual con lo cual permite realizar la capacitaci\u00f3n desde cualquier parte del pa\u00eds y de la regi\u00f3n. De la misma forma, el formato habilita a que cada alumno ingrese a la plataforma en el momento y horario que le resulte m\u00e1s productivo, ya que el material queda subido a la misma y no existen restricciones de ingreso ni obligaci\u00f3n de horarios o encuentros virtuales.<\/td>\n

\"\"<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

 <\/p>\n

Requerimientos de computaci\u00f3n:<\/strong><\/p>\n

Python es una aplicaci\u00f3n poco exigente en materia de memoria RAM. Con una PC que cuente con un procesador Intel i3, o de rango equivalente, se puede trabajar sin dificultad.
\nEl software utilizado en el curso es de distribuci\u00f3n libre y gratuita. Los inscriptos recibir\u00e1n las instrucciones pertinentes para la descarga.<\/p>\n

 <\/p>\n

Programa del curso<\/b><\/p>\n

\n\n\n\n
Parte I – Datos, Ciencia de Datos y Aprendizaje Autom\u00e1tico<\/strong><\/p>\n

Objetivos y metodolog\u00eda<\/p>\n

Algoritmos y modelos<\/p>\n

Modos de aprendizaje autom\u00e1tico<\/p>\n

Bibliotecas de Python: pandas, numpy, scikit-learn<\/p>\n

 <\/p>\n

Parte II -Preparaci\u00f3n para el an\u00e1lisis<\/strong><\/p>\n

Transferencia de datos<\/p>\n

Inspecci\u00f3n exploratoria<\/p>\n

Gesti\u00f3n de datos faltantes, codificaci\u00f3n de variables categ\u00f3ricas, normalizaci\u00f3n<\/p>\n

 <\/p>\n

Parte III – T\u00e9cnicas de Aprendizaje Autom\u00e1tico<\/strong><\/p>\n

Clasificaci\u00f3n de las t\u00e9cnicas en AA<\/p>\n

Organizaci\u00f3n de los datos de entrada<\/p>\n

Funci\u00f3n de costo<\/p>\n

Descenso por gradiente<\/p>\n

Propiedades de los datos<\/p>\n

 <\/p>\n

Aprendizaje supervisado: regresi\u00f3n<\/p>\n

Regresi\u00f3n lineal<\/p>\n

Regresi\u00f3n de Poisson: datos de conteo<\/p>\n

 <\/p>\n

Aprendizaje supervisado: clasificaci\u00f3n<\/p>\n

Regresi\u00f3n log\u00edstica<\/p>\n

SVM<\/p>\n

Naive Bayes<\/p>\n

Arbol de decisi\u00f3n<\/p>\n

Bosque aleatorio<\/p>\n

K-vecinos m\u00e1s pr\u00f3ximos (K-NN)<\/p>\n

 <\/p>\n

Aprendizaje no supervisado<\/p>\n

K-medias<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

\n

Evaluaci\u00f3n:\u00a0<\/strong>La evaluaci\u00f3n final se basar\u00e1 en parte en el desempe\u00f1o a lo largo del curso, y en parte en la elaboraci\u00f3n de un proyecto propio bajo tutor\u00eda.<\/p>\n

Acreditaci\u00f3n<\/strong>:\u00a0 El Centro REDES emite certificados por PARTICIPACI\u00d3N (asistencia) para quienes as\u00ed lo ameriten y, opcionalmente, de APROBACI\u00d3N con evaluaci\u00f3n num\u00e9rica. Estos \u00faltimos requieren la presentaci\u00f3n de un Proyecto Personal sobre un tema a elecci\u00f3n del participante.n.<\/p>\n

Caracter\u00edsticas de los certificados.<\/a><\/p>\n

 <\/p>\n

Aranceles:<\/strong><\/p>\n

\n\n\n\n\n\n\n
<\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
Monto Total en 1 pago
\nIncluye un 10% de descuento<\/strong><\/td>\n		\u00a02 Cuotas de:<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
Alumnos que realizan el curso desde Argentina<\/strong><\/td>\n\u00a0$89.820 (pesos argentinos)
\n<\/strong>\"\"<\/em><\/td>\n		\u00a0\u00a0$49.900 (pesos argentinos)
\n<\/strong>\"\"<\/em><\/td>\n<\/tr>\n
Alumnos que realizan el curso desde otros pa\u00edses<\/strong><\/td>\nu$s81 (d\u00f3lares estadounidenses)<\/strong><\/span><\/a><\/td>\nu$s45 (d\u00f3lares estadounidenses)<\/strong><\/a><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n

 <\/p>\n

El arancel que corresponde abonar depende del lugar desde donde el alumno se conectar\u00e1 para hacer el curso (no depende de la nacionalidad y\/o de la residencia del alumno). Si se trata de una conexi\u00f3n local, desde Argentina, debe abonar el arancel expresado en pesos argentinos, en caso de ser una conexi\u00f3n desde otro pa\u00eds corresponde el otro arancel. La forma de pago, en 2 cuotas mensuales o en un solo pago con descuento, es a elecci\u00f3n del alumno.<\/p>\n

El arancel deber\u00e1 estar abonado al iniciar el curso<\/strong>.<\/strong><\/p>\n

Pasos para realizar la inscripci\u00f3n:<\/strong><\/p>\n

* Si es la primera vez que haces un curso en la plataforma virtual del Centro REDES, antes de inscribirte el sistema solicitar\u00e1 que te registres para obtener un usuario y contrase\u00f1a. Si ya posees usuario y contrase\u00f1a no ser\u00e1 necesario este paso.
\n* Completar el formulario de inscripci\u00f3n.
\n* Abonar desde los botones de pago que se encuentran m\u00e1s arriba en esta web \"\". El sistema de pago permite diferentes opciones para abonar el arancel en Argentina (tarjetas de cr\u00e9dito, Pago F\u00e1cil, Rapipago y\/o cuenta de Mercado Pago). Para cancelar los pagos desde otros pa\u00edses se pueden utilizar distintas tarjetas de cr\u00e9dito.<\/p>\n

 <\/p>\n\n\n\n
\n

M\u00e1s informaci\u00f3n y contacto<\/strong><\/u><\/p>\n

cursos@centroredes.org.ar<\/a><\/strong><\/p>\n<\/td>\n

\"\"<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n
<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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