python

Formamos talento humano para el desarrollo de la región, las empresas y el personal especializado de la industrias de las tecnologías de la información y la comunicación.

Competencias Específicas para Certificaciones Internacionales
(CMMI, COBIT, ITIL, PMI, entre otras)

Introducción a Ciencias de datos con Python

Tutor
Por defnir

Duración

60 Horas

Cupo

30

Lugar:
Universidad San Buenaventura

Certificado:

SI

Fecha de Inicio:

Pendiente

 

Horario

Pendiente

JUSTIFICACIÓN:

La ciencia de datos o análisis de datos, conocido actualmente con diferentes términos (data science, big data, data analytics), es actualmente el área con más demanda de profesionales calificados en el mundo, siendo Python el lenguaje por excelencia usado para este fin, tanto a nivel académico como en la industria, gracias a su robustes e ilimitado alcance de aplicaciones (predicciones, procesamiento de lenguaje natural, vision artificial, mineraía de texto, etc.).

PERFÍL DEL ASPIRANTE:

Profesional en carreras de tecnología o afines, con conocimiento básicos en programación y desarrollo de software.

OBJETIVO GENERAL: 

Conocer los aspectos básicos de la ciencia de datos con Python.

OBJETIVOS ESPECIFICOS:

  • Conocer el ciclo de la ciencia de datos y su manejo a través de Python.
  • Utilizar las herramientas más importantes de Python para hacer ciencia de datos.
  • Procesar información para extraer información relevante y valiosa de bases de datos.
  • Programar algoritmos de aprendizaje de máquina (Machine learning) para hacer predicciones de forma automática.

METODOLOGÍA

Clases magistrales acompañadas de ejemplos de desarrollo. El contenido propuesto para el curso es:

  • Introducción a Ciencia de Datos y sus aplicaciones.Tipos de proyectos basicos que se pueden realizar. Primer proyecto consola.
  • Introducción a arquitecturas de bigdata.
  • Configuración del entorno de trabajo para procesar y analizar grandes volúmenes de datos:Spark
  • Aprendizaje de máquina (machine learning) con Spark.
  • Aprendizaje supervisado y no supervisado.
  • Hadoop + Hive + Spark para ciencas de datos
  • Generación de vistas y herramientas de visualización.
  • Proyecto de fin de curso.
  • Procesamiento de lenguaje natural (Opcional).

Los interesados en hacer parte del curso, realizar el formulario de inscripción: