MACHINE LEARNING Y POLÍTICAS PÚBLICAS
Período de realización
Del 21 de octubre al 30 de noviembre
Inscripción
Del 7 al 16 de octubre
Sede
Campus virtual
Certificación
IPAP
Para poder inscribirse deberá contar con usuario y contraseña.
Objetivo general
Promover la incorporación de los fundamentos teóricos y prácticos de aprendizaje automatizado y reconocer las implicancias efectivas de su aplicación en el diseño de políticas públicas.
Destinatarias/os
Trabajadores/as y funcionarios/as de la Administración Pública Municipal y Provincial que se desempeñen en áreas relacionadas con la formulación, implementación y evaluación de políticas públicas, específicamente aquellos que manejan bases de datos para la recopilación, análisis y presentación de información estadística.
Contenidos
Módulo 1. Introducción al Machine Learning
Módulo 2. Conceptos generales de aprendizajes automatizados
Módulo 3. Clasificación de aprendizaje supervisado
Módulo 4. Modelos para aprendizaje supervisado
Módulo 5. Aprendizaje no supervisado
Módulo 6. Aplicación de machine learning en la gestión pública
Encuentros sincrónicos
A definir
Modalidad
Virtual con docente a cargo
Nivel
Avanzado
Eje
Análisis Económico y Estadístico
Docentes
SÁEZ NAVASCUES, Sebastián
Requisitos
Haber aprobado el curso "Introducción al Análisis de Datos con Python"
