Servicios cloud para ciencia de datos y machine learning

Stefanni Cavaletto 

Ingeniería Matemática U. Santiago de Chile. Postítulo de Inteligencia de Negocios, Universidad de Chile. MSc Artificial Intelligence UAI. Actualmente es Senior Customer Engineer (ML & AI) en Google. Su línea de investigación es la ciencia de datos. Ha trabajado en diversas industrias en sus 8 años de experiencia, tales como Microsoft, Banca, Telecomunicaciones, Retail y Salud. Es miembro activo de 2 organizaciones sin fines de lucro, «Analytics & Python» y «R-Ladies».

* EP (Educación Profesional) de la Escuela de Ingeniería se reserva el derecho de reemplazar, en caso de fuerza mayor, a él o los profesores indicados en este programa; y de asignar al docente que dicta el programa según disponibilidad de los profesores.

Hasta hace poco tiempo un proyecto de inteligencia artificial requería el poder disponer de máquinas muy potentes (clusters de máquinas con GPU's) y complejas infraestructuras para manejar los datos en un contexto de Big Data. Gracias a los servicios totalmente administrados que ofrecen los principales proveedores de servicios Cloud, cualquier persona, empresa u organización puede armar un proyecto incluso sin tener un ingeniero de datos a disposición. Es posible incluso acceder a modelos de reconocimiento de imágenes o video ya entrenados y listos para ser utilizados. 

El estudiante aprenderá algunos de los principales servicios totalmente administrados desde la nube que le permitirán armar una solución que incorpore inteligencia artificial sin necesidad de contar ni con infraestructura propia ni con capacidades propias de ingeniería de datos. Se realizarán miniproyectos que permitirán experimentar con algunas de las herramientas disponibles desde dos de los principales proveedores de servicios Cloud: Azure y GCP.

El formato de estudio es 100% en línea y se estructura sobre técnicas metodológicas activas, mediante las cuales el participante puede interactuar con sus pares y tutor a través de los recursos tecnológicos que provee la plataforma educativa virtual. Se contempla el ejercicio práctico de los conocimientos adquiridos a través de mini proyectos de aplicación.

*Este curso es parte del Diplomado en Big Data y Cloud Computing y Diplomado en Inteligencia de negocios y Cloud Computing.

A responsabilidad del estudiante, se sugiere contar con:

• Grado de Licenciatura en Computación o en Tecnologías de Información, Ingenieros Civiles o de Ejecución en Computación o equivalente o bien un grado de licenciatura en otras carreras que incluyan competencias de programación a nivel intermedio
• Se recomienda conocimiento en sistema operativo Windows y la disponibilidad de un PC con una versión de este sistema operativo actualizado.
• Es recomendable que el estudiante haya realizado el curso “Introducción al Cloud Computing” con anterioridad o posea conocimientos básicos en la materia.

1. Identificar los principales servicios administrados y orientados al trabajo en ciencia de datos e inteligencia artificial disponibles en la nube.
2. Desarrollar soluciones que utilicen inteligencia artificial usando servicios disponibles en la nube.

Horas cronológicas: 75

Créditos: 5

Resultados del Aprendizaje

Identificar las soluciones tecnológicas disponibles en los principales proveedores de Cloud que incorporan aprendizaje de máquina.

Desarrollar aplicaciones de Machine Learning usando servicios de Azure y de GCP

Construir aplicaciones que incorporen los servicios cognitivos de imágenes, texto o voz disponibles en las grandes plataformas de servicios Cloud 

Contenidos

• Introducción a Big data y ML
• Modelos de Regresión y Clasificación
• Preparación de Datos, el pipeline de datos
• Manejo de Big Data en la nube
• Servicios para ML en Azure
• Azure machine learning studio
• ML automatizado (Azure AML)
• Servicios cognitivos en Azure
• AutoML en GCP
• Introducción a Vertex AI en GCP
• Servicios cognitivos en GCP

Metodología de enseñanza y aprendizaje

La modalidad de capacitación es e-learning asincrónica, por lo que los participantes accederán a una plataforma educativa virtual (LMS). Las actividades se desarrollan en forma remota, lo que permite entregar flexibilidad en los horarios, de manera que cada participante pueda distribuir su tiempo y ser autónomo en su proceso de aprendizaje. No obstante, el proceso de enseñanza-aprendizaje se acompañará con un tutor, quien tendrá un rol de mediador y facilitador, ofreciendo apoyo a los participantes en aspectos técnicos y también administrativos durante la actividad de capacitación.  

Respecto a las estrategias de enseñanza - aprendizaje, se utilizarán videoclases, screencast y clases interactivas para la presentación de contenidos y actividades de aplicación que serán desarrolladas a partir de cuestionarios y tareas, dirigidas a que los participantes resuelvan problemas/situaciones aplicando los conocimientos aprendidos y comprobar la comprensión de los contenidos a través de test automáticos. 

Los participantes también contarán con foros abiertos de consulta, como apoyo a su proceso de aprendizaje, donde podrán interactuar con sus pares y tutor. 

Al inicio de cada curso se contará con una clase sincrónica en formato streaming, en que el jefe de programa o un profesor del programa, introducirán a los alumnos en las materias a abordar. 

Evaluación de los Aprendizajes

• Tres pruebas individuales on-line de igual ponderación                         (40% en total)
• Tres actividades grupales de aplicación                                                  (60% en total)

Los alumnos deberán ser aprobados de acuerdo los criterios que establezca la unidad académica:

• Calificación mínima de todos los cursos 4.0 en su promedio ponderado. 

Los alumnos que aprueben las exigencias del programa recibirán un certificado de aprobación digital otorgado por la Pontificia Universidad Católica de Chile. El alumno que no cumpla con estas exigencias reprueba automáticamente sin posibilidad de ningún tipo de certificación.  

* En caso de que un alumno repruebe uno o máximo dos cursos pertenecientes a un Diplomado, Educación Profesional Ingeniería UC ofrece la oportunidad de realizarlos en una siguiente versión del mismo programa. Para ello, el alumno deberá pagar un valor de 3 UF por curso e indicar la fecha de la versión en la que desea matricularse. La gestión debe realizarse dentro de un máximo de 2 años a contar de la fecha de inicio del Diplomado original. El estudiante debe considerar que de existir un cambio en la estructura curricular de su Diplomado que implique nuevos cursos, tendrá que realizarlos pagando un valor de 3 UF, además del que reprobó.

Las personas interesadas deberán completar la ficha de postulación que se encuentra al costado derecho de esta página web y enviar los siguientes documentos al momento de la postulación o de manera posterior a la coordinación a cargo: 

• Fotocopia Carnet de Identidad.

Cualquier información adicional o inquietud podrás escribir al correo programas@ing.puc.cl

VACANTES:40

INFORMACIONES RELEVANTES

Con el objetivo de brindar las condiciones de infraestructura necesaria y la asistencia adecuada al inicio y durante las clases para personas con discapacidad: Física o motriz, Sensorial (Visual o auditiva) u otra, los invitamos a informarlo. 

• El postular no asegura el cupo, una vez inscrito o aceptado en el programa se debe pagar el valor completo de la actividad para estar matriculado.
• No se tramitarán postulaciones incompletas.

Puedes revisar aquí más información importante sobre el proceso de admisión y matrícula