La Pontificia Universidad Católica de Valparaíso (PUCV) abrió las postulaciones hasta el 31 de julio de 2024 de la 5ta versión del Diplomado: Análisis de Datos y Modelamiento Predictivo para la Acuicultura que se desarrollará desde el 1 de agosto al 28 de noviembre de 2024.
La instancia brinda a los participantes la oportunidad de adquirir las habilidades y conocimientos necesarios para convertirse en analistas de datos o investigadores junior en el campo de la acuicultura. Tanto para aquellos recién ingresados en la industria como para profesionales con experiencia, este programa ofrece una formación actualizada en Ciencia de Datos aplicada a la acuicultura. Esto les permitirá mejorar y consolidar sus habilidades, preparándolos para enfrentar los desafíos y oportunidades del mercado laboral actual.
«Esta nueva versión también ofrece un enfoque renovado en la aplicación de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la industria acuícola. De esta manera, se ha estructurado el plan de estudios para brindar una mayor comprensión de las herramientas y técnicas avanzadas en estos temas», indicaron desde la casa de estudios.
El diplomado se desarrollará de manera online vía zoom y el cuerpo docente está integrado por José Gallardo Matus, director del programa, Doctor en Ciencias de la Universidad de Chile y profesor titular de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso y María Angélica Rueda Calderón, Doctora en Ciencias Agropecuarias por la Universidad Nacional de Córdoba, Argentina, Licenciada en Matemáticas por la Universidad Industrial de Santander, Colombia, y profesor visitante de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso.
Objetivos de aprendizaje
Al finalizar el Diplomado los alumnos serán capaces de usar el lenguaje de programación R para:
- Aplicar los fundamentos de la investigación reproducible y del análisis exploratorio de datos aplicados a la Acuicultura.
- Aplicar los fundamentos de la inferencia estadística en el análisis de datos aplicada a la Acuicultura.
- Seleccionar, implementar y validar una variedad de modelos predictivos, abarcando tanto enfoques tradicionales como avanzados, mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático.
- Elaborar un proyecto personal de análisis de datos usando el lenguaje de programación R incluyendo el análisis exploratorio de datos, el análisis estadístico y/o el modelamiento predictivo de sus datos para la toma de decisiones.
