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MLDS: mlds1 Análisis y visualización de datos

Análisis y visualización de datos


MLDS
La inscripción en este curso es sólo por invitación
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Análisis y visualización de datos con Python

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Acerca de

Contenido

Primer módulo del programa de formación Machine Learning & Data Science, en el que se introducirán las técnicas y herrramientas orientadas a identificar, manipular, procesar conjuntos de datos, y extraer de ellos la información necesaria para el diseño de soluciones a problemas reales de forma efectiva.

En el programa de formación en MLDS se asume la educación como un proceso de interacción dinámica centrada en los participantes, donde el rol del profesor, además de proveer su experiencia profesional y los elementos conceptuales, se concentra en ser un dinamizador de las actividades de aprendizaje. Desde esta perspectiva la metodología debe reflejar el enfoque propiciando el desarrollo de las competencias propuestas.

El módulo se impartirá de manera virtual. Para tal fin, los estudiantes contarán con acceso a un sistema de videoconferencia para las sesiones sincrónicas y acceso a una plataforma de aprendizaje autónomo dónde encontrarán una gran cantidad de objetos virtuales de aprendizaje (OVAs) y recursos educativos digitales (REDs) que han sido especialmente diseñados para esta actividad, tales como: videos, imágenes, animaciones, lecturas, notebooks de código pre programado, guías de referencia, etc.

Contenido del curso

En el transcurso del curso se realizarán las siguientes unidades temáticas:

Unidad 1 - Introducción al análisis de datos con Python

  • Introducción al análisis de datos.
  • Lenguaje de programación Python.
  • Librería numérica de Python: NumPy.

Unidad 2 - Análisis de datos con Pandas

  • Análisis de datos con Pandas.
  • Entendimiento de los datos.
  • Preparación de los datos.

Unidad 3 - Análisis avanzado de datos con Python

  • Análisis avanzado de datos.
  • Estadística inferencial.
  • Modelado estadístico.

Unidad 4 - Visualización de datos con Python

  • Principios de visualización de información.
  • Visualización de datos.
  • Visualización de datos estadísticos.

Unidad 5 - Visualización avanzada de datos con Python

  • Principios de visualización de información 2.
  • Visualización interactiva de datos.
  • Visualización de mapas coropléticos.

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EQUIPO DOCENTE

Course Staff Image #2

Felipe Restrepo Calle, PhD

Profesor del Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial en la Universidad Nacional de Colombia, sede Bogotá. Sus áreas de interés incluyen: lenguajes de programación, análisis automático de código fuente, procesadores de lenguaje, diseño de sistemas embebidos y educación en ingeniería. Cuenta con más de 50 publicaciones científicas en revistas, libros y conferencias internacionales. Actualmente lidera el grupo de investigación PLaS (Programming Languages and Systems) y es el Coordinador de la Maestría en Ingeniería de Sistemas y Computación.

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LANDING PAGE

  1. Código del curso

    mlds1

  2. Inicio de clases

    Febrero 06

  3. Término de clases

  4. Esfuerzo estimado

    11