
<!DOCTYPE html><html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /></head><body><div data-html-editor-font-wrapper="true" style="font-family: arial, sans-serif; font-size: 13px;"> <signature></signature>Hola a todos!<br>Mando este mail para contarles del curso de Análisis de Datos para Ciencias, y darles info importante.<br><br>La idea del curso surge como una continuación del curso de bioestadística, y tiene como objetivos principales:<br>1) Enseñar buenas herramientas de R, tanto para manejo de datos como para gráficos. <br>2) Estudiar elementos básicos de regresión y clasificación, y otros conceptos estadísticos relacionados. <br>En sí, el curso tiene un programa parecido al de Machine Learning que se dio el semestre pasado. Las mayores diferencias son el lenguaje a usar (R en vez de Python), y que se va a abarcar menos temario en término de algoritmos estadísticos -con algo de suerte estudiaremos los temas con un poco más de detalle-.<br>También tiene puntos en común con los seminarios "Ciencia de Datos con R" (semestre pasado) y "R para Ciencia de Datos" (primer semestre de 2021).<br><br>De todas formas, creo que parte de la gracia del curso es que sea abierto a estudiantes de todas las carreras, y formar un grupo heterogéneo :)<br><br>Los libros a seguir son:<br>- R para Ciencia de Datos: <a href="https://es.r4ds.hadley.nz/">https://es.r4ds.hadley.nz/</a><br>- An Introduction to Statistical Learning with applications in R: <a href="https://hastie.su.domains/ISLR2/ISLRv2_website.pdf">https://hastie.su.domains/ISLR2/ISLRv2_website.pdf</a><br><br>La página de EVA del curso estará disponible en el correr de la semana. Mientras tanto, les adelanto los horarios y salones:<br><br>Teórico:<br>- Lunes de 15 a 16:30 en el salón 105 (salón híbrido)<br>- Miércoles de 16:30 a 18 en el salón 109 (salón de computadoras)<br><br>Práctico:<br>- Lunes de 18 a 19:30 (virtual). <br><br>Adjunto la ficha del curso. Cualquier duda, estoy a disposición.<br>Saludos!</div></body></html>