ML3006 - Web Mining en Python

Descripción:

Cada vez es más necesario recurrir a modelos basados en Web Mining para la resolución de problemas, ya que con mayor frecuencia nos enfrentamos a situaciones que no provienen de datos tabulares tradicionales, como ocurre con imágenes y sonidos. En este curso se presentarán métodos de Machine Learning enfocados en técnicas de Web Mining.

Objetivos:

En este curso el estudiante será capaz de:

1. Entender los elementos básicos de un página web.
2. Aprender a extraer información de páginas web estáticas.
3. Aprender a extraer información de páginas web dinámicas.
4. Aprender a extraer información de Redes Sociales.
5. Manejar paginación y navegación de páginas web de forma automatizada. 6. Aplicar expresiones regulares para la limpieza y extracción de datos.
7. Analizar información obtenida de páginas web.

Metodología:

Basado en la teoría y en la aplicación directa de los conceptos aprendidos. Para esto se dispondrán de las siguientes herramientas:

Una vídeo conferencia semanal, las cuales quedarán grabadas en Zoom, para que los alumnos la puedan acceder en cualquier momento.
Trabajos prácticos semanales.
Foros para plantear dudas al tutor y compañeros disponible 24/7.
Aula virtual en Moodle con materiales didácticos.

Instructor

M.Sc. Yersinio Jiménez C.

Yersinio Jiménez Campos es el Principal Data Engineer, Walmart, Estados Unidos, obtuvo la Licenciatura. en Tecnologías de la Información y la maestría en Ciencias de la Computación con honores en la Universidad de Costa Rica, así como la Maestría en Matemática Aplicada.
Además es certificado de Cloud Computing y Big Data usando Java, Cloud Computing y Big Data, InfosysInfosys.

Asistentes

Oldemar Rodriguez

Ph.D. Matemética

Jennifer Lobo

Análisis de Datos

Cesar Vargas

Matemático

Alejandro Vargas

Anallista de datos

4 de septiembre, 2025

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