La presente asignatura persigue como objetivos utilizar técnicas para integrar, preparar y visualizar datos, conocer las tareas y técnicas de aprendizaje automático básicas y evaluar los modelos aprendidos teniendo en cuenta cómo y para qué se van a usar.

Temas: Técnicas básicas de aprendizaje automático no supervisado. Métodos basados en árboles de clasificación. Técnicas básicas de aprendizaje automático no supervisado. Desafíos del aprendizaje no supervisado en relación al aprendizaje supervisado. Reducción de dimensionalidad. Análisis factorial. Métodos de Clustering. Evaluación de los modelos de aprendizaje automático. Comunicación: Buenas prácticas en la comunicación de resultados. Flujos de trabajos automatizables y reproducibles. Automatización de reportes e informes en diversos formatos (sitios web, dashboards, documentos).