¡Cupos limitados!
Duración
*Los horarios de las sesiones sincrónicas serán concertados al inicio de la formación y su asistencia es voluntaria.
*La apertura de los programas está sujeta al mínimo de matrículas
*La primera semana de formación corresponde únicamente a la inducción del programa y conocimiento del funcionamiento de la plataforma
Objetivo
El presente curso pretende alcanzar los siguientes objetivos:
- Utilizar las estructuras básicas de Python para resolver problemas y procesar datos numéricos de forma eficiente.
- Analizar la información obtenida de diversas fuentes para formular conclusiones soportadas en datos.
- Emplear herramientas estadísticas y de optimización para analizar conjuntos de datos y establecer relaciones entre variables.
Dirigido a
Profesionales y/o estudiantes en campos de formación con alto componente numérico y analítico (ingenierías, ciencias, economía y administración) y demás personas que deseen adquirir conocimientos en ciencia de datos con Python.
Área que ofrece
Facultad de Ingeniería – Unisabana e-learning
Plan de estudios
Nociones básicas de Python:
- Instalación
- Google Collaboratory o Jupyter Lab
- Estructuras básicas de repetición, selección, funciones.
- Estructuras básicas de datos: Listas, diccionarios, tuplas, etc.
Numpy
- Arreglos de Numpy
- Operaciones con arreglos
- Álgebra lineal con Numpy
- Estadísticas en arreglos de Numpy
Matplotlib:
- Gráficas en 2D
- Histogramas
- Diagramas de contorno
- Gráficas en 3D
Pandas:
- Importar datos con Pandas
- DataFrames y sus propiedades
- Manipulación y arreglo de datos
- Integración Matplotlib y Pandas
Scipy:
- Interpolación de datos
- Regresiones lineales
- Regresiones no lineales
- Optimización de funciones
Estadística multivariada:
- Estadística descriptiva para datos multivariados
- Análisis de componentes principales
- Análisis discriminante lineal
- Correspondencias simples y múltiples
Series de tiempo:
- Procesos estocásticos
- Correlación y autocorrelación temporales
- Modelos para series de tiempo
Profesor
Miguel Ángel Uribe Laverde
Profesor asociado de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de La Sabana. Físico de la Universidad Nacional de Colombia, con Maestría en Física de la misma Universidad y Doctorado en Física de la Universidad de Friburgo, Suiza. Experiencia en simulación y optimización de sistemas complejos usando Python. Certificado en ciencia de datos con el curso Data Science For All, organizado por el Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de Colombia.
Mayor información
Ana Maria Espinel Choachi
Coordinadora de Promoción de Educación Continua
Dirección de Lifelong Learning
Universidad de La Sabana
Chía, Campus del Puente del Común
Móvil / WhatsApp: +57 310 2331368
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