ML3006 - Web Mining en Python

Cada vez más es necesario utilizar modelos basados en Deep Learning para resolver problemas, esto debido a que ahora es más comun ver problemas que no provienen de una tabla como lo son las imágenes y sonidos. Por tanto, en este curso se presentarán métodos en Machine Learning enfocados en métodos de “Deep Learning”.

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 páginación 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

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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

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Oldemar Rodriguez

Ph.D. Matemética

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Diego Jiménez

Análisis de Datos

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Cesar Vargas

Matemático

8 de marzo, 2024

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