En la clase en vivo, el profesor enseñará de manera transversal los principales tópicos sobre los sistemas recomendadores de manera aplicada a distintos casos o industrias, en los cuales se genera mayor valor a través del soporte de decisiones guiadas por sistemas y metodologías estadísticas.

Durante el curso el alumno trabajará de manera transversal un proyecto, en grupos de a 5 personas, donde se aplicarán todos los conocimientos del curso para generar un modelo estadístico. En este se deberá definir cómo procesar los datos para obtener una correcta generación del modelo, y además se probará el resultado según los criterios mostrados. Se espera también un entendimiento profundo de los métodos, para así cerrar con una comparación crítica de las técnicas mostradas.

• Terminología estadística básica
• Tipos de muestreo
• Modelos de probabilidad

• Modelos estadísticos
• Big data: Bajo qué contextos se justifica su uso

• Limpieza de datos
• Integración de datos
• Reducción de datos
• Transformación de datos

• Árboles de decisión

• Bayes ingenuo
• Método de los k-vecinos más cercanos
• Métodos conjuntos

• Métodos de partición
• Métodos jerárquicos
• Sistemas recomendadores