Analítica predictiva sobre datos de encuestas: Análisis y tratamiento de datos estructurados en Python (Análisis de Big Data 2)

Ediciones anteriores: 
02/07/2018 - De 10:00 hasta 14:00
03/07/2018 - De 10:00 hasta 14:00
04/07/2018 - De 10:00 hasta 14:00
Aula: 
Aula 5, Facultad Ciencias

Matricula gratuita. 20 plazas. Para inscripción escribir a carcila@usal.es

Contenidos del curso

  1. Introducción a la analítica predictiva y a la ciencia de datos
  2. Estructuras de datos y librerías básicas en Python
  3. Ingesta y transformación de datos
  4. Análisis estadístico de encuestas almacenadas en dataframes
  5. Clasificadores de Aprendizaje automático sobre datos estructurados con Scikit-Learn
  6. Pre-procesamiento del corpus de entrenamiento, reducción de la dimensionalidad y valores perdidos
  7. Evaluación de los modelos y modificación de hiperparámetros

Requisitos para los asistentes

  • Se requiere haber asistido al seminario Análisis de Big Data 1 o tener conocimiento  básico de algún lenguaje de programación (preferiblemente Python 3).
  • Se requiere conocimiento básico de estadística y de la técnica de “encuesta”
  • No se requiere ordenador personal ya que el seminario se llevará a cabo en un Laboratorio de informática
Materiales: 
Arcila, C.; Barbosa, E. & Cabezuelo, F. (2016). Técnicas Big Data: Análisis de textos a gran escala para la investigación científica y periodística. El Profesional de la Información, 25 (4), 623-631.
Tipo de contenido: 
Documento
Kelleher, J. D., Mac Namee, B., & D'Arcy, A. (2015). Fundamentals of machine learning for predictive data analytics: algorithms, worked examples, and case studies. MIT Press.