Introducción a ciencia de datos (Nivel 1)



Cierre de Pre-Inscripción


24 de Agosto





Fecha de Inicio


29 de Agosto

Modalidad de Cursado

Virtual Autogestionado

Plataforma de Cursado

Campus Virtual INAP

Presentación

Esta propuesta educativa forma parte del “Plan Federal de Formación y Capacitación en Gestión Pública”, organizado por la Secretaría de Gestión Empleo Público dependiente de la Jefatura de Gabinete de Ministros de la Nación junto al Instituto Nacional de Administración Pública (INAP) en el marco del Consejo Federal de la Función Pública (COFEFUP).

Perfil del participante

Trabajadoras y trabajadores de la administración pública.

Objetivos

Se espera que las y los participantes logren: 
- Introducirse en los temas teóricos y prácticos que engloba la Ciencia de Datos. 
- Aprender cómo encarar un proyecto de Ciencia de Datos.
- Conocer herramientas útiles para el manejo de datos. 
- Comprender el panorama actual de los algoritmos de predicción y recomendación.

Temario

Unidad 1: Fundamentos de la Ciencia de Datos 
Introducción a la Ciencia de Datos 
Fundamentos de la Ciencia de Datos 
Datos en los organismos públicos y privados 
Casos de éxito y fracaso de la Ciencia de Datos en el mundo. 

Unidad 2: Proyectos de Ciencia de Datos 
Cómo abordar un proyecto de Ciencia de Datos 
Regresión, Clasificación, Sistemas de Recomendación e Identificación de patrones Tópicos de la Ciencia de Datos en la Administración Pública
Obtener y depurar los datos 
Detectar y eliminar anomalías Formateo de los datos. 

Unidad 3: Visualización 
Elementos de la Visualización 
Objetivos 
Principios básicos 
Principios de Tufte 
Gráficos discretos vs continuos
Gráficos 3D 
Manipulación malintencionada de los gráficos en la política. 

Unidad 4: Proyecto de Ciencia de Datos 
Paso a paso cómo abordar un proyecto de ciencia de datos 
Introducción a Machine Learning 
Manipulación de datos 
Práctica de formateo de datos 
Visualizaciones para el análisis exploratorio
Visualizaciones para la comunicación de resultados 
Entrenamiento de varios algoritmos de Machine Learning.

Plan Federal 2023 > “Eje de Formación Instrumental”