Diplomatura en Python orientado a Cientifico de Datos

Diplomatura en Python orientado a Científico de Datos

Certificado en Python orientado a Científico de Datos

Diplomatura en Python orientado a Científico de Datos Modalidad a distancia de forma Online.

Dos clases semanales en vivo por videoconferencias interactivas, una teórica y una práctica. La duración de cada clase es de 30 a 60 minutos dependiendo del tema, la cantidad de participantes y el nivel de intervenciones conseguido.

Los grupos de participantes son reducidos y de varios países hispanoparlantes. Lo que aporta diferentes visiones y la posibilidad de networking internacional.

Soporte docente por Grupo de WhatsApp, email y foro.

El entrenamiento tiene un componente teórico de los conocimientos para que comprendas el por qué se hace lo que se hace, y un fuerte componente práctico orientado a proyectos reales para que aprendas haciendo.

El estudiante tiene actividad complementaria con material de soporte de las clases, material teórico para estudiar, ejercicios resueltos y para resolver. Se realizan corrección de ejercicios y autoevaluaciones.

Para los alumnos que se inscriban a la Diplomatura en Python orientado a Científico de Datos desde el exterior de Argentina, este precio de promoción es aproximadamente de $249 dólares. Este valor puede variar según la cotización diaria que apliquen las plataformas de cobro PayU PayPal.

Inicio: Lunes 25 de Enero de 2021
Duración: 12 semanas Carga horaria: 120 horas Vacantes Disponibles

Plan de Estudios de la Diplomatura en Python orientado a Científico de Datos

La calidad académica de la Diplomatura en Python orientado a Científico de Datos ha sido avalada por la Resolución Nro 290/20 de la Universidad Tecnológica Nacional UTN FRRQ.

Objetivos

La Diplomatura en Python orientada a Científico de Datos está enfocada a aprender a programar en Python y su aplicación orientada al mundo la ciencia de datos. Aprenderás el poderoso lenguaje Python al tiempo que incorporas las técnicas de análisis exploratorio, y los paquetes que permiten crear modelos como vecinos cercanos, reglas de asociación, redes neuronales, máquinas de soporte vectorial, árboles de decisión, bayes ingenuo y discriminante tanto lineal como cuadrático.

Destinatarios del Curso

Está dirigido a cualquier persona interesada en el mundo de la ciencia de datos y su aplicación. Incluyendo a profesionales de distintas disciplinas que deseen formarse en esta área del conocimiento transversal y multidisciplinaria.

No es necesario tener formación previa en programación, bases de datos y estadísticas pues se ofrecen como complemento recursos para nivelar hacia arriba cualquier posible faltante en este sentido.

  • Podes inscribirte desde Argentina abonando con tarjeta de crédito, débito, o transferencia bancaria.
  • Podes inscribirte desde todos los países de Latinoamérica abonando con tarjeta de crédito a través de PayU (valor convertido a moneda local) o a través de PayPal (valor convertido a dólares).

Programa Analítico

Elementos de Python

  • Descarga e instalación
  • Principales librerías
  • Variables y tipos de datos
  • Listas, tuplas y diccionarios
  • Ejecución condicional
  • Ciclos definidos e indefinidos
  • Manejo de Excepciones
  • Funciones y Generadores
  • Clases y objetos
  • Manejo de archivos y directorios
  • Conexión a archivos planos
  • Conexión a Excel
  • Conexión a Bases de Datos

Análisis Exploratorio

  • Uso de NumPy
  • Uso de Pandas
  • Uso de MatPlotLib
  • Módulo matplotlib
  • Módulo math
  • Módulo numpy
  • Módulo yt
  • Módulo mayavi

Aprendizaje no supervisado

  • Uso de Scikit-Learn
  • Análisis de componentes principales K-Medias
  • Clustering jerárquico

Vecinos Cercanos (Knn)

  • Instalación y uso del paquete
  • Ejemplo conceptual en Excel
  • Ejemplo en Python
  • Principales parámetros de ajuste y control
  • Problema concreto

Bayes Ingenuo

  • Instalación y uso del paquete
  • Ejemplo conceptual en Excel
  • Ejemplo en Python
  • Principales parámetros de ajuste y control
  • Problema concreto

Árboles de decisión

  • Instalación y uso del paquete
  • Ejemplo conceptual en Excel
  • Ejemplo en Python
  • Principales parámetros de ajuste y control
  • Problema concreto

Máquinas de Soporte Vectorial

  • Instalación y uso del paquete
  • Ejemplo conceptual en Excel
  • Ejemplo en Python
  • Principales parámetros de ajuste y control
  • Problema concreto

Discriminante lineal y cuadrático

  • Instalación y uso del paquete
  • Ejemplo conceptual en Excel
  • Ejemplo en Python
  • Principales parámetros de ajuste y control
  • Problema concreto

Redes Neuronales

  • Instalación y uso del paquete
  • Ejemplo conceptual en Excel
  • Ejemplo en Python
  • Principales parámetros de ajuste y control
  • Problema concreto

Reglas de asociación

  • Instalación y uso del paquete
  • Ejemplo conceptual en Access
  • Ejemplo en Python
  • Problema concreto
  • Principales parámetros de ajuste y control
  • Esquema de votación de reglas

Horarios de la Cursada (GTM-3) de la Diplomatura en Python orientado a Científico de Datos

Diplomatura en Python orientado a Científico de DatosDíaHora
Introducción a la Ciencia de Datos25/1/202119 hs
Iniciación en R 1 de 328/1/202119 hs
Iniciación en R 2 de 31/2/202119 hs
Iniciación en R 3 de 34/2/202119 hs
Clases recurrentes a partir del 07/02
Clases teóricas regularesJueves20 hs
Clases prácticas regularesMartes20 hs

Instancias de evaluación

Examen final.

Requisitos de aprobación

Mínimo 60 % de respuestas correctas.

Certificado IDSA python orientado a científico de datos
Certificado de la Diplomatura en Python orientado a Científico de Datos

Equipo docente de la Diplomatura en Python orientado a Científico de Datos