General

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Programa Analítico:

Tema 1: Introducción a la ciencia de datos y su aplicación en biología y ciencias agropecuarias. Análisis exploratorio y curación de datos. Gráficos útiles en minería de datos. Uso avanzado de hojas de cálculo. Softwares estadísticos. Introducción a ciencia de datos con R y Python.

Tema 2: Fundamentos del diseño y análisis de experimentos en ciencias agropecuarias. Modelos lineales generalizados. Entrenamiento y validación de modelos.  

Tema 3: Análisis de Componentes Principales. Análisis Discriminante. Análisis de co-estructura entre tablas biológicas y ecológicas. Paquetes ade4 y vegan de R.  

Tema 4: Clasificación. Coeficientes de similitud. Datos heterogéneos. Técnicas planas y jerárquicas. Introducción a técnicas modernas de aprendizaje supervisado.  

Tema 5: Análisis de redes en sistemas biológicos: conceptos básicos y aplicaciones. Patrones de conexión. Índices de centralidad. Modelado.