Escuela de Salud Pública

Fecha/Horario	18 al 22 de enero 9:00 a 13:00 horas
Encargado	María Andrea Canals Cifuentes - acanals@uchile.cl
Docentes	Felipe Andrés Medina Marín Rodrigo Villegas Ríos Sandra Andrea Flores Alvarado
Modalidad:	On line (sincrónica/asincrónica)
Tipo de Curso:
Horas directas:	18 horas
Horas indirectas:	2 horas
Objetivo general	Facilitar al estudiante el aprendizaje de los principales métodos de Machine Learning supervisado utilizando el software R.
Objetivos específicos	Conocer las bases teóricas y objetivos de los principales métodos de Machine Learning supervisado. Utilizar el software R para resolver problemas de regresión y clasificación mediante métodos de Machine Learning supervisado. Comprender las técnicas de remuestreo y aplicarlas para la resolución de problemas.
Contenidos	Regresión lineal Métodos de clasificación Métodos de remuestreo Métodos basados en árboles Support vector machine Redes neuronales
Perfil del alumno	Estudiantes, profesores y profesionales interesados en el aprendizaje de métodos de Machine Learning.
Competencias requeridas	Conocimientos básicos de estadística y software R.
Contacto	Blanca Isabel Rebolledo Rodriguez brebolle@med.uchile.cl +56229786146