Microcredencial
Machine learning e IA para investigación en ciencias sociales
I Ed.
(*) El precio para el estudiantado UPO es de 90€
El plazo de matriculación finaliza cinco días antes del inicio de la formación
La minería de datos es el proceso de encontrar patrones, hechos y relaciones en grandes cantidades de información. Esto es posible gracias a los algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning), que forman parte de la Inteligencia Artificial (IA). Estos algoritmos ayudan a analizar datos para hacer predicciones y clasificaciones, cambiando la forma en que entendemos y usamos la información en diferentes áreas.
El Machine Learning está cambiando muchas industrias y tiene un gran impacto en nuestra vida diaria. Sus aplicaciones incluyen:
- Recomendación de productos en tiendas online.
- Creación de vehículos autónomos.
- Predicción de ventas y análisis de mercado.
- Clasificación de imágenes en salud, seguridad y más.
- Análisis de sentimientos en redes sociales y encuestas.
Este curso te enseñará los conceptos básicos del Aprendizaje Automático sin necesidad de saber programar. No necesitas conocimientos previos de Python o R, y no se verá código durante las clases. El enfoque es práctico y está pensado especialmente para las Ciencias Sociales.
Si quieres ir un paso más allá, te recomendamos obtener la microcredencial ‘Machine Learning e IA para Investigación en Ciencias Sociales’. Con esta acreditación, podrás certificar tus conocimientos en Inteligencia Artificial aplicada al análisis de datos sociales.
Entidades colaboradoras
Machine learning e IA para investigación en ciencias sociales
Más información
¿Qué vas a aprender en la microcredencial?
¿A quién está dirigida la microcredencial?
Contenido y programa de la microcredencial
Comisión académica y profesorado
Sistema de evaluación
Calendario de la microcredencial
Contacta con nosotros
¿Tienes dudas?
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¿Qué vas a aprender en la microcredencial?
Los estudiantes del curso de machine learning tendrán la oportunidad de realizar análisis más precisos y sólidos, permitiéndoles abordar problemas sociales desde nuevas perspectivas. Esto facilita una toma de decisiones basada en evidencia, esencial para enfrentar los desafíos actuales en áreas como la política, la economía y la investigación social.
Ventajas de aplicar machine learning en ciencias sociales
Aprender machine learning aplicado a las ciencias sociales no solo potencia las capacidades de investigación, sino que también mejora la empleabilidad. Las habilidades tecnológicas, como el análisis de grandes volúmenes de datos, son cada vez más demandadas en el mercado laboral.
A diferencia de los métodos tradicionales, el machine learning permite trabajar con grandes cantidades de datos de manera eficiente, ofreciendo soluciones más amplias y precisas a problemas complejos. Esto es especialmente útil para analizar fenómenos sociales en tiempo real, identificar patrones ocultos y predecir tendencias futuras.
El rol de los datos en el futuro de las Ciencias Sociales
En un mundo donde los datos son el nuevo petróleo, las ciencias sociales no pueden quedarse atrás. El machine learning permite a los investigadores aprovechar estas nuevas fuentes de información para generar conocimientos relevantes y oportunos. Gracias a estas herramientas, es posible entender mejor las dinámicas sociales y proponer soluciones innovadoras basadas en análisis de datos avanzados.
¿A quién está dirigida esta microcredencial?
La microcredencial en Machine learning e IA para investigación en ciencias sociales está diseñada para profesionales, investigadores y miembros de la comunidad académica que deseen aplicar herramientas de aprendizaje automático en sus proyectos.
No se requiere experiencia previa en programación ni conocimientos técnicos específicos para ser admitido en el curso. Está abierto a todos los interesados en explorar cómo el machine learning puede transformar el análisis y la interpretación de datos en el ámbito de las ciencias sociales.
(*) Precio reducido para estudiantado UPO
Los estudiantes de la Universidad Pablo de Olavide cuentan con una subvención del 69% sobre el precio final.
Contenidos y programa de la microcredencial
Este curso de Machine learning aplicado a las ciencias sociales está diseñado para mejorar las habilidades de investigación de los participantes y potenciar su impacto en la investigación académica. Además, busca aumentar la empleabilidad de los estudiantes, proporcionándoles herramientas tecnológicas altamente demandadas en el mercado laboral.
Los participantes aprenderán a enfrentar desafíos del mundo real de manera innovadora y ética, aplicando técnicas de aprendizaje automático para analizar y resolver problemas complejos en el ámbito social.
Los temas que componen esta microcredencial son los siguientes:
- Introducción al Data Mining/Minería de Datos y a la herramienta de investigación Orange Data Mining.
- Funcionalidades de Orange para el análisis de datos.
- Flujos de trabajo de datos Orange.
- Widgets y canales en Orange Data Mining.
- Carga de datos con Orange.
- Análisis exploratorio de datos con Orange.
- Modelado predictivo con Orange.
- Que es el Machine Learning (aprendizaje supervisado).
- Widgets de Text Mining en Orange Data Mining.
- Scraping y carga de datos con Orange.
- Análisis de text-mining con Orange.
- Topic Modelling.
- Modelado predictivo con Orange aplicado a RRHH.
- Modelado predictivo con Orange aplicado a emprendimiento.
- Modelado predictivo con Orange aplicado a toma de decisiones.
- Machine Learning avanzado (aprendizaje supervisado).
- Prácticas de diseños de casos orientados a la predicción y clasificación.
Comisión académica
Pilar Giráldez Puig
Dirección Académica
Profesora contratada doctora de la Universidad Pablo de Olavide, en el Dpto. de Economía Financiera y Contabilidad.
Pedro Ramiro Palos Sánchez
Dirección Ejecutiva
Profesor titular de la Universidad de Sevilla, en el Dpto. de Economía Financiera y Dirección de Operaciones.
Reyes Samaniego Medina
Coordinación
Profesora titular de la Universidad Pablo de Olavide, en el Dpto. de Economía Financiera y Contabilidad.
Profesorado
- Pilar Giráldez Puig: profesora contratada doctora de la Universidad Pablo de Olavide, en el Dpto. de Economía Financiera y Contabilidad.
- Pedro Ramiro Palos Sánchez: profesor titular de la Universidad de Sevilla, en el Dpto. de Economía Financiera y Dirección de Operaciones. Perfil de LinkedIn
Sistema de evaluación
El sistema de evaluación de esta microcredencial está diseñado para valorar tanto la participación activa como la aplicación práctica de los conocimientos adquiridos. La calificación final se dividirá en dos partes:
- 50% asistencia a las sesiones: Se requiere la participación en clases para asegurar un aprendizaje continuo y colaborativo.
- 50% entrega de trabajos: Los estudiantes deberán completar y entregar los trabajos solicitados, que estarán enfocados en aplicar los conceptos de machine learning a casos prácticos en el ámbito de las ciencias sociales.
Este modelo garantiza que los participantes no solo asistan a las clases, sino que también demuestren su capacidad para aplicar lo aprendido en situaciones reales.
Calendario de la microcredencial
El curso tiene un total de 20 horas presenciales, cuyo horario será de 16:00 h. a 21:00 h, y una única sesión virtual síncrona de 16:00 h. a 21:00 h.
Las sesiones se impartirán durante el mes de mayo, en los siguientes días:
- 22, 26, 27 y 28 de mayo sesiones presenciales.
- 23 de mayo, sesión virtual síncrona.
El materia y resto de módulos quedarán disponibles en el campus virtual de la microcrendencia.
Certificación de Calidad
AENOR ISO 9001
La Fundación Universidad Pablo de Olavide, ha asumido su compromiso con la gestión de la calidad desde el año 2003, fecha en la que se obtuvo por primera vez la certificación de su Sistema de Gestión de la Calidad. Desde ese momento, se ha apostado por un proceso de mejora continua que ha permitido la evolución del sistema de gestión de la Fundación en sus nuevos retos operativos, conforme siempre a los estándares de calidad de la normas ISO.
El alcance del Certificado de Calidad de la Fundación recoge las actividades de Gestión de Prácticas Académicas Externas (Curriculares y Extracurriculares) y Gestión de Formación Permanente (Títulos Propios y Microcredenciales).
