Machine Learning con Python

Duración

64hs

Valor

$20.000 x mes (4)

Días y horarios

Sábados de 10:00 a 13:00hs

Modalidad

Presencial

Requisitos

Conocimientos básicos de Python

Certificación

UTN

Link de pre inscripción

Fundamentación

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Las técnicas de Inteligencia Artificial y la analítica de datos son hoy una temática de alta demanda en empresas y centros de investigación. En particular, en la zona de influencia hay grandes centros generadores de datos que pueden tratarse con estas técnicas como ser: Aeropuertos militares y civiles, talleres de ferrocarriles, empresas de desarrollo tecnológico, movimientos masivos de pasajeros, entre otros.

Docente

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  • Jorge Kamlofsky es Licenciado en Matemática con una Maestría en Tecnología Informática (y Doctorando). Es docente de Algebra y Geometría Analítica en esta regional. Hasta 2022 se desempeñó además como docente de Data Science en Coderhouse, y de la materia de grado “Inteligencia Artificial” en la UAI (Universidad Abierta Interamericana). Actualmente colabora en un proyecto de investigación utilizando analítica de datos para ayudar a determinar causales del Cáncer.
  • Trabajó como Data Scientist entre 2019 y 2022 en la empresa Nybble y actualmente trabaja para la empresa Neoris en diversos proyectos de Machine Learning.
  • Mariano Andere es Profesor de Física con conocimientos avanzados en ciencias de la computación y analítica de datos.
  • Actualmente es estudiante de Ingeniería Mecánica en UTN-FRH. Se desempeñó como Docente de Matemática y Física en los Seminarios de Ingreso en los años 2022 y 2023 en UTN-FRH. Actualmente es coordinador de tutores pares y Docente Ayudante de 2da de Algebra y Geometría Analítica.

    • Programa

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    Un abordaje general de las técnicas de aprendizaje automático más usadas mediante el lenguaje Python. El curso se dispone en 4 unidades:

  • Unidad 1: Introducción a la analítica con Python (16 hs)
  • Unidad 2: Clasificación y tipos de algoritmos más usados en la analítica de datos (16 hs).
  • Unidad 3: Algoritmos y modelos de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) (16 hs)
  • Unidad 4: Machine Learning en la nube (16 hs)

    • Objetivo

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  • Objetivo general: Presentar a la comunidad de nuestra regional acerca de conceptos, métodos y alcances del uso de técnicas de inteligencia artificial.
  • Objetivo específico: Capacitar a Docentes e investigadores de la regional para obtener resultados avanzados a partir de su data mediante el uso de técnicas de Inteligencia Artificial.