https://github.com/fralfaro/mat281_2019
Clases MAT281, segundo semestre del 2019 (UTSFM- Campus San Joaquín)
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Clases MAT281, segundo semestre del 2019 (UTSFM- Campus San Joaquín)
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MAT281 - 2° Semestre 2019 (versión antigua)
Aplicaciones de la Matemática en la Ingeniería
Contenidos
Equipo de trabajo
Francisco Alfaro Medina - Profesor clases teóricas/laboratorio * Ingeniero Civil Matemático - UTFSM, Chile (2011-2017). * Magister en Ciencias, Mención Matemáticas - UTFSM, Chile (2017-2019). * Empresas: Uplanner, Iconstruye, Cencosud. * Universidades: UTFSM, PUCV. * Actualmente: Data Science (Cencosud)
Horario
- Clases teóricas: Lunes, 14:00 a 15:30.
- Clases de laboratorio: Lunes, 15:40 a 17:10.
- Ayudantías: Viernes, 15:40 a 17:10.
- Trabajo individual: 2-3 horas por semana.
Aspectos generales
Programa del curso
Módulo 1 Introducción: Planificación del curso, reglas, herramientas, setup, consejos y otros temas introductorios.
Módulo 2 Análisis de datos: Tipos de datos, obtención de datos, detección de errores, análisis.
Módulo 3 Visualización: tipos de visualización, librerías más comunes, graficos dinámicos, etc.
Módulo 4 Machine Learning: Datasets, métricas, algoritmos de regresión, clasificación y clustering. Resolución de problemas ingenieriles.
El programa de asignatura tiene los siguientes resultados de aprendizaje.
- Desarrollar competencias básicas en herramientas de programación como Python o R.
- Determinar la complejidad en la manipulación de datos (pequeños-grandes volúmenes de datos)
- Aplicar técnicas y herramientas de visualización de datos para identificar patrones de forma visual o presentar los resultados de una forma clara y concisa.
- Aplicar técnicas estadístico/matemáticas para resolución de problemas ingenieriles.
Los resultados de aprendizaje se encuentran correlacionados con las necesidades ingenieriles del mundo real. Por ejemplo, * Mejor utilización de recursos. * Garantizar calidad y reproducibilidad. * Detectar malas prácticas e ineficiencias. * Utilizar las mejores herramientas para el problema. * Definir métricas para determinar, controlar y mejorar el estado de un sistema.
Reglas del juego
- Evaluaciones: Tareas(T), laboratorios(L) y proyectos(P). Pondereción: $NF = 0.4\ T + 0.4 \ L + 0.2 \ P$.
- Asistencia: 85% de asistencia mínima para pasar el curso.
Referencias
- Introduction to Statistical Learning, Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie and Robert Tibshirani.
- Elements of Statistical Learning, Trevor Hastie, Robert Tibshirani and Jerome Friedman.
- The Hundred-Page Machine Learning Book, Andriy Burkov.
- Introduction To Machine Learning With Python, Andreas C. Müller,sarah Guido.
Consejos
Owner
- Name: Francisco
- Login: fralfaro
- Kind: user
- Website: fralfaro.github.io/portfolio/
- Repositories: 8
- Profile: https://github.com/fralfaro
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