Data science prescriptiva
Conocé los algoritmos y técnicas para optimizar la toma de decisiones basadas en datos.
Duración:
5 Clases de 3 horas
Modalidad:
Presencial
· Innovation Lab
· Oficina del solicitante
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A quien está apuntado
Este curso está apuntado a personas con experiencia en programación y el análisis de datos.
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Objetivo del curso
El objetivo del curso es introducir al mundo de análisis prescriptivo. Este tipo de análisis se considera el final de la cadena de valor agregado a los datos en el cual se utiliza la información obtenido para optimizar la toma de decisiones. Se introducirá a las diferentes técnicas más utilizadas en la actualidad para resolver este tipo de problemas, junto con herramientas y solvers esenciales para realizar estas tareas.
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Temario
- Introducción a los diferentes tipos de análisis de datos (descriptivo, predictivo, prescriptivo).
- Heurísticas.
- Metaheurísticas.
- Programación Lineal.
- Programación Lineal Entera.
- Constraint Programming.
- Matheuristics.
- Herramientas de software y solvers.
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Bibliografía base
- Metaheuristics: From Design to Implementation. El-Ghazali Talbi
- Integer programming. Laurence Wolsey
Docentes:
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Federico Pousa
Es investigador en la UBA y profesor de Investigación Operativa en dicha universidad. Se doctoró en Cien- cias de la Computación en la UBA y trabajó en el área de R&D en Google.
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Agustín Garassino
Se desempeñó como docente en la UBA y en la Escuela de Negocios de la UTDT, dando cursos de grado y de postgrado principalmente en el área de Métodos análiticos aplicados a los negocios.
Requisitos:
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Se asumen conocimientos de programación y experiencia previa en análisis de datos.