- Introducción a DATA MINING y Machine Learning como componente algorítmico.
- Uso de un caso (árboles) como ejemplo para ir desde la construcción de un único árbol hasta una visión computacional como R Forest.
- Presentación de otros algoritmos: Bayes y/o distancia y meta-algoritmos.
- Presentación de la disponibilidad actual de datos incluyendo Open Data, streaming y textos y los desafíos que representa trabajar en este entorno.