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Matemáticas y ciencia de datos para la toma de decisiones (EN LÍNEA, MA1042)

Matemáticas y ciencia de datos para la toma de decisiones

Matemáticas y ciencia de datos para la toma de decisiones (EN LÍNEA, MA1042)

2021-07-22
Innovación Educativa
P2019AD21

EDUCACIÓN GENERAL

ESCUELA

Ingeniería y ciencias

MODALIDAD

En línea

SUBCOMPETENCIAS

  • SEG0702A | Tecnologías de vanguardia
    Evalúa diversas tecnologías, con apertura a la búsqueda e implementación de alternativas relevantes en la transformación de la práctica profesional.
  • SEG0701A | Cultura digital
    Utiliza tecnologías digitales, mediante estrategias conscientes, que generan valor en los diversos espacios de participación profesional y personal de la sociedad en red.
  • SEG0502A | Pensamiento científico
    Resuelve problemas e interrogantes de la realidad a partir de metodologías objetivas, válidas y confiables.

SITUACIÓN PROBLEMA

Todos los días los seres humanos tomamos decisiones, y en general existen dos formas de hacerlo: de forma intuitiva o con el uso de los datos.

Sin embargo, surgen algunas interrogantes al respecto: Si juegas en un casino en Las Vegas, ¿ganas por suerte o usas una estrategia para ganar? Cuando deseas ver una película en la plataforma de Netflix, ¿tú eliges la película o Netflix la elige por ti?

Incrementar el nivel de conocimiento de la información nutrimental de los alimentos podría ayudar a tomar mejores decisiones de cómo nos alimentamos ¿conoces el contenido calórico de los alimentos que consumes?

El curso está diseñado mediante:

  1. Exposición del marco teórico que sustenta los temas clave.
  2. Discusiones sobre la solución de problemas reales.
  3. Solución de casos reales o ficticios.

CONTENIDOS

  1. Métodos estadísticos básicos para la predicción 
  2. Enfrentando la obesidad en México con alfabetización nutrimental
  3. Construcción de un modelo matemático con estadística
  4. Decisiones estadísticas de un estudio de regresión
  5. ¿Por qué es importante la ciencia de datos?
  6. ¿Qué es y para qué sirve Python? Clasificando los datos
  7. Análisis exploratorio/visualización
  8. Aprendizaje Automático (caso Netflix)
  9. Predicción y validación cruzada
  10. Construcción del Modelo de la metodología CRISP-DM

METODOLOGÍA

Cada semana el estudiante consultará el contenido necesario para realizar las actividades de acuerdo a la programación de un calendario.

Durante la realización de actividades y evidencias, en caso de tener dudas, el estudiante podrá contactar al equipo docente a través de cualquiera de los medios electrónicos disponibles.

Una vez enviadas las actividades y evidencias para su revisión, el estudiante recibirá retroalimentación de su profesor ya sea de manera escrita o a través de un video como parte de una atención personalizada.

Cabe aclarar que el estudiante trabajará en solución de problemas y casos prácticos que refuerzan el aprendizaje y fomenten la responsabilidad y disciplina, así como la capacidad de análisis.

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