Este certificado profesional introduce las herramientas provenientes del Big Data y el Machine Learning para el uso en las ciencias sociales. Está dirigido a personas interesadas en la aplicación de estas herramientas para el análisis de datos grandes y no estructurados, y a aquellos interesados en la investigación aplicada. A partir de la comprensión conceptual y la experiencia práctica, los estudiantes serán capaces de responder preguntas predictivas y causales en las ciencias sociales, con especial énfasis en la economía. A lo largo del certificado profesional los estudiantes ponen en práctica los conceptos teóricos adquiridos en aplicaciones sobre problemas reales utilizando encuestas de hogares, precios de propiedades, redes sociales, entre otras.
Competencia: Organizar y analizar datos anárquicos y espontáneos de gran escala, tipo y calidad para responder preguntas económicas y sociales, con especial énfasis en tareas predictivas utilizando los algoritmos del aprendizaje automático de máquinas.
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Notas:
1. Los estudiantes regulares de la Universidad (estudiantes que estén cursando un pregrado o posgrado) no podrán inscribirse a través de la Dirección de Educación Continua a este certificado profesional. En caso de inscripción, la Dirección procederá con la devolución de esta. Estos estudiantes podrán cursar este certificado profesional como parte de su semestre regular si aplica dentro del pénsum del programa que estén cursando.
2. Este certificado profesional de 4 créditos, puede ser homologado en la Maestría en Economía PEG, Maestría en Economía Aplicada (MECA) y la Especialización en Economía y, programas ofrecidos por la Facultad de Economía.
3. Para realizar homologación, el estudiante deberá ser admitido a la Universidad de los Andes y cumplir con el Reglamento de Homologación y Validación de Materias, vigente al momento de realizar la solicitud.
Estado
En inscripciones
Modalidad
Presencial
Fechas
05 de agosto al 29 de noviembre del 2025
Horario
Martes de 6:00 p.m. a 8:50 p.m. y sábados de 8:00 a.m. a 9:20 a.m.
Duración
32 Sesiones | 16 Semanas | 192.0 Horas
Inversión