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.

Resultados del Aprendizaje General

1. Diseñar soluciones basadas en inteligencia artificial utilizando servicios administrados y herramientas especializadas disponibles en la nube.

Resultados del Aprendizaje Específicos

1. Identificar las soluciones tecnológicas disponibles en los principales proveedores de Cloud que incorporan aprendizaje de máquina.
2. Desarrollar aplicaciones de Machine Learning usando servicios de Azure y de GCP
3. Construir aplicaciones que incorporen los servicios cognitivos de imágenes, texto o voz disponibles en las grandes plataformas de servicios Cloud 

• Aprendizaje autónomo asincrónico estructurado en 6 módulos 
• Clases expositivas  
• Foros 
• Estudio de caso  

Horas Totales: 75  | Horas directas: 35  | Horas indirectas: 40

Créditos: 4 créditos.

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

• 3 controles individuales – 40% 
• 3 mini proyectos individuales – 60% 

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. 

 El alumno que no cumpla con estas exigencias reprueba automáticamente sin posibilidad de ningún tipo de certificación.  

Los resultados de las evaluaciones serán expresados en notas, en escala de 1,0 a 7,0 con un decimal, sin perjuicio que la Unidad pueda aplicar otra escala adicional.  

Los alumnos que aprueben las exigencias del programa recibirán un certificado de aprobación digital otorgado por la Pontificia Universidad Católica de Chile. 

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

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