Ciencia de Datos

Aprendizaje no supervisado para sistemas sociales
Por qué clustering, embeddings y representaciones latentes importan para estudiar educación, cultura, organizaciones, movilidad y comportamiento colectivo.
Última actualización el mayo 30, 2026
Cuando la inseguridad cambia la forma de moverse
Qué muestra el paper en EPJ Data Science sobre inseguridad, género y movilidad urbana cotidiana.
Última actualización el mayo 30, 2026
Ciencia de Redes y Sistemas Complejos
Curso sobre redes complejas, analítica de grafos, modelos nulos, comunidades, difusión y graph machine learning.
Última actualización el jun. 1, 2026
Proyecto
Machine Learning No Supervisado
Curso sobre clustering, reducción de dimensionalidad, embeddings, modelos de tópicos, anomalías y flujos no supervisados para datos sociales y conductuales.
Última actualización el jun. 1, 2026
Proyecto
IDS UDD perfiló a CRiSS-LAB y el trabajo de Cristian Candia sobre inteligencia colectiva
El Instituto de Data Science UDD perfiló a CRiSS-LAB como laboratorio dedicado a inteligencia colectiva, memoria colectiva, engagement online, educación y herramientas aplicadas como Capybara y Lixandria.
Última actualización el jun. 2, 2026 1 min de lectura
Documento fuente
Inferencia Causal para Ciencia de Datos
Curso sobre diseños causales, experimentos, variables instrumentales, diferencias en diferencias, matching y evaluación de intervenciones con datos observacionales.
Última actualización el jun. 1, 2026