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Curso: Machine Learning con Datos Sociales

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Facultad de Ciencias Sociales

Curso: Machine Learning con Datos Sociales

Inicio: 10/11/2025 - Duración: 6 semanas

Valores: 9 UF

Horario: Lunes y miércoles de 18:30 a 20:45 hrs.

Modalidad: Online

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Sobre el curso

El curso presenta los fundamentos y principales aplicaciones del machine learning en las ciencias sociales, abordando el aprendizaje supervisado y no supervisado, los algoritmos de clasificación y regresión, así como técnicas de clustering.

Expone cómo estas herramientas permiten analizar datos sociales, anticipar tendencias e identificar patrones para transformar información en conocimiento útil, evaluando modelos según su precisión, interpretabilidad y pertinencia.

La metodología combina teoría y práctica en formato online y sincrónico, con clases aplicadas, laboratorios en Python, análisis de casos y un proyecto final de modelado y predicción.

¿Por qué elegir este curso?

Integración de la Ciencia de Datos con las Ciencias Sociales: El programa no solo enseña las técnicas de machine learning, sino que las enmarca en los problemas y marcos teóricos de las ciencias sociales. Se promueve un análisis crítico de los resultados de los modelos para una toma de decisiones informada.

Formación práctica y aplicada: A través de laboratorios prácticos con software especializado (como Python) y el desarrollo de un proyecto final, el curso se enfoca en la aplicación directa de los algoritmos para resolver problemas reales y predecir tendencias sociales

Énfasis en la ética y la interpretabilidad: El curso aborda explícitamente las consideraciones éticas en el uso de machine learning. Se fomenta la capacidad de comparar la efectividad de los modelos no solo por su precisión, sino también por su interpretabilidad y adecuación al problema social que se busca abordar.

Dirigido a

Profesionales de ciencias sociales, políticas públicas, ciencia de datos y marketing. También a consultores y analistas que buscan aplicar modelos predictivos y machine learning para extraer insights valiosos a partir de datos sociales y de consumo.

Contenidos

Introducción al machine learning y sus aplicaciones en ciencias sociales.

Tipos de aprendizaje automático: supervisado y no supervisado.

Algoritmos de clasificación y regresión.

Técnicas de clustering y reducción de dimensionalidad.

Evaluación y selección de modelos de machine learning.

Consideraciones éticas en el uso de machine learning en ciencias sociales.

Descuentos

10% de descuento al arancel para Alumni activos de programas regulares del ESE.
20% de descuento al arancel para Alumni, padres y apoderados de pregrado (excepto programas de continuidad de estudios).