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02/08/2024

Integración de Datos de Encuestas y Censos mediante Modelos de Aprendizaje Automático

Matias Nehuen Iglesias

Filiación: DC (FCEN)
Palabras clave: Modelado predictivo, integración de datos, análisis de pobreza, condiciones laborales.

Resumen

La expansión de datos de censos utilizando datos de encuestas y técnicas de aprendizaje automático para generar nuevas variables y detalles sobre las bases de datos existentes. Este proyecto permite un análisis extremadamente detallado de temas como la pobreza y las condiciones laborales, superando notablemente los metodos de medicion tradicionales.

Descripción de la propuesta

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Conocimientos deseables

Programación en Python (numpy, pandas, scikit-learn, TensorFlow)
Estadística aplicada
Análisis y visualización de datos
Conocimientos básicos de técnicas de machine learning

Qué aprenderá el o la estudiante

Desarrollo y validación de modelos de aprendizaje automático
Técnicas de integración de datos y manejo de grandes conjuntos de datos
Herramientas avanzadas de análisis y visualización de datos
Aplicación de métodos cuantitativos a problemas socioeconómicos

Descargar propuesta (PDF)