Idioma: ES
Applied Text and Data Mining

Curso Applied Text and Data Mining

Presentación

Este es un curso introductorio a las aplicaciones de la minería de datos y textos especialmente orientado a la comprensión de cómo es posible realizar investigaciones potencialmente publicables en revistas de alto impacto científico interdisciplinario a partir de datos disponibles en repositorios, redes sociales, páginas web, u otras fuentes. El curso, además, ofrece una inmersión pragmática para aprender a usar R a través de Rstudio, herramientas muy populares en la caja de herramienta de un científico de datos.

Primera Parte: Inmersión Práctica en R y Rstudio: Funciones, scripts, argumentos, objetos, importación de datos estructurados y no estructurados.

Segunda Parte: Casos Prácticos: Transformación y pre-procesamiento de datos, visualización de datos, análisis multivariable, extracción de información y generación de conocimiento.

Profesor: Henry Laverde Rojas

actualización posgrado

El valor de la inversión es de $2.964.000 (dos millones novecientos sesenta y cuatro mil pesos m/cte.), por participante.

Descuento del 5 % hasta el 4 de agosto de 2023.

Inscripciones hasta el 17 de agosto de 2023.

Programa del que depende: Maestría en Informática.

  • Modalidad: remoto
  • Duración: 36 horas
  • Jornada: diurna

Fecha y horario

El curso se desarrollará entre el 19 de agosto y el 18 de noviembre de 2023, los sábados de 10:00 a.m. a 1:00 p.m.

La Escuela Colombiana de Ingeniería, para sus programas de Educación Continuada, se reserva el derecho de cambiar sus conferencistas y fechas de realización, o cancelarlos de no contar con el número de personas requerido para tal fin. Lo anterior se informará a los interesados con antelación.

La Escuela Colombiana de Ingeniería, para sus programas de Educación Continuada, se reserva el derecho de cambiar sus conferencistas y fechas de realización, o cancelarlos de no contar con el número de personas requerido para tal fin. Lo anterior se informará a los interesados con antelación.

Deberes del participante

  • Contar con una conexión a internet de banda ancha.
  • Disponer de audífonos (diadema o manos libres) para aislar el ruido externo y lograr concentrarse.
  • Verificar que el equipo de cómputo no haya sido bloqueado para conexiones a herramientas de Microsoft.
  • En caso de ser miembro de Microsoft Teams con otra cuenta, cerrar las sesiones que involucren la cuenta en Microsoft Teams, e ingresar con un navegador libre de caché para que no tenga inconvenientes.
  • Conectarse a las sesiones de clase con mínimo 10 minutos de antelación de manera que verifique que cuenta con una conexión adecuada y no pierda clase por realizar ajustes.
  • Disponer de materiales como libreta, esfero, entre otros.

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Curso Applied Text and Data Mining