Introducción a Machine Learning para las políticas públicas

Acerca de este curso

El objetivo general del curso es proporcionar una introducción al Machine Learning (supervisado) y cómo se puede aplicar a problemas de políticas públicas. Está dirigido a estudiantes interesados en aprender a utilizar métodos y herramientas modernos y escalables de análisis de datos computacionales para problemas de impacto social y políticas públicas. Se tomará para ello una óptica aplicada con ejercicios prácticos en Python.

Metodología
El curso contará con sesiones teóricas sincrónicas dictadas por los profesores. Ello se complementará con videos asincrónicos semanales de contenido práctico impartidos por el jefe de práctica y una sesión sincrónica “office hours” para resolver preguntas del contenido semanal.

Información general del curso

  • Duración: 7 semanas – 48 horas académicas (36 horas sincrónicas y 12 asincrónicas), 2 sesiones presenciales durante el curso
  • Frecuencia: 3 veces por semana (martes, jueves y sábado)
  • Participación: Deberá asistir al menos al 70% de horas del curso, entre sincrónicas y asincrónicas (33 horas académicas en total), caso contrario el/la estudiante perderá el derecho de recibir un certificado por el curso.

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¿Qué aprenderás?

  • óptica aplicada con ejercicios prácticos en Python.

Contenido del curso

Introducción al Machine Learning

  • Martes, 1-10-2024 – Inicio del Curso
    00:00
  • Jueves, 10-10-2024 — 18:30 – 20:00 — Introducción a Machine Learning
    00:00

Breiman two cultures

Modelos lineales

Machine Learning pipeline

Modelos no lineales

Introducción al Machine Learning causal

Arquitectura del Machine Learning

Sesiones prácticas

Proyecto final

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