Introducción a la Ciencia de Datos

Aplicar elementos fundamentales del lenguaje Python como los búcles, funciones y arreglos para el diseño y ejecución de programas básicos. Realizar gráficos básicos con Matplolib y Numpy para representar datos. Desarrollar programas orientados a objetos que sirvan como estructura para el análisis de datos. Extraer, analizar y representar información relevante de bases de datos usando las librerías de pandas y matplotlib (histograma) de python. Realizar representaciones gráficas de los datos como histogramas y boxplots con la librería Matplotlib de python. Extraer, analizar y representar información relevante de bases de datos usando las librerías de pandas y Seaborn de Python. Extraer y analizar información relevante de bases de datos usando el lenguaje SQL.

Se encuentra dirigido a profesionales, estudiantes y personas que tengan conocimientos básicos de álgebra lineal y programación, que deseen iniciar una formación básica en Ciencia de Datos, para aplicar en emprendimientos o empresas que buscan fortalecer su ventaja competitiva mediante analítica de datos en Python. El ambiente de aprendizaje es interdisciplinario e incluye campos de aplicación en ingeniería, finanzas y ciencias. El curso también está abierto para estudiantes de pregrado y posgrado de diversos campos que hayan completado el ciclo básico de matemáticas.

Certificado de participación.

Cada semana hay dos sesiones magistrales de dos horas y una sesión complementaria de 2 horas. La metodología del curso se basa en aprendizaje por indagación y resolución de problemas. En cada sesión de la clase magistral se presenta la temática y se realizan ejemplos. Posteriormente cada estudiante trabaja en uno o dos problemas individuales y se hace una discusión abierta alrededor de estos problemas. Al finalizar cada módulo, se asigna un taller en la clase magistral para desarrollo asincrónico. En la sesión complementaria se realizan 2 horas de trabajo individual guiado por el profesor en donde se resuelven dudas sobre el taller asignado. La evaluación del curso se realiza promediando los 6 talleres semanales. Antes de cada sesión sincrónica, se invita a los estudiantes a explorar problemas o materiales que servirán de base para solucionar los problemas calificables. Modalidad: Virtual sincrónica. El curso tiene una duración total de 48 horas distribuidas en 36 horas de trabajo sincrónico con el profesor y 12 horas de trabajo autónomo del estudiante (Horas asincrónicas).Sistema de evaluación. El estudiante desarrollará de forma individual un (1) taller en cada módulo, los cuales tendrán una participación cada uno del 16,66% (total 5 talleres).