El Centro de Transformación Digital y el programa iCiencia del Departamento de Innovación y Emprendimiento lanzaron una serie de cursos virtuales autogestionados sobre Data Science con Python que se podrán cursar entre agosto y diciembre, con la posibilidad de inscribirse a uno o varios.

El objetivo es que los participantes desarrollen habilidades en Data Science a través de competencias transversales como la utilización de inglés de forma práctica; el uso de herramientas open source para el análisis de datos; aprendizaje supervisado, no supervisado y machine learning.
Recibirán acompañamiento durante los cursos, tendrán acceso a foros de discusión y sesiones de preguntas y respuestas.

Al finalizar obtendrán un certificado digital. Conocé los detalles:

Análisis de datos con Python

Se podrá realizar desde el 1°/8 al 30/9. Tiene una carga horaria de 20 horas, de las que 4 son de clase, 15 de trabajo autónomo y una hora para el trabajo final. Genera 1 crédito Innova y pueden inscribirse hasta 45 personas (40 estudiantes y 5 docentes).

Se sugiere que, preferentemente, los inscriptos cuenten con conocimientos básicos de Python, como ser: conocer la sintaxis, operadores y el trabajo con estructuras de datos (listas, tuplas, diccionarios).

Módulos:

1. Importación de conjunto de datos
2. Limpieza y preparación de datos
3. Describiendo el marco de datos
4. Desarrollo de modelos
5. Evaluación del modelo

¡Inscripciones cerradas!

Visualización de datos con Python

Se podrá realizar desde el 16/9 al 30/10. Tiene una carga horaria de 20 horas, de las que 4 son de clase, 15 de trabajo autónomo y una hora para el trabajo final. Genera 1 crédito Innova y pueden inscribirse hasta 30 personas (40 estudiantes y 5 docentes).

Se sugiere que, preferentemente, los inscriptos cuenten con conocimientos básicos de Python, como ser: conocer la sintaxis, operadores y el trabajo con estructuras de datos (listas, tuplas, diccionarios).

Módulos:

1. Introducción a las herramientas de visualización
2. Herramientas básicas de visualización
3. Herramientas de visualización especializadas
4. Herramientas de visualización avanzadas
5. Creando mapas y visualizando datos geoespaciales

¡Inscripciones abiertas!

Machine learning utilizando Python

Se podrá realizar desde el 1°/11 al 27/12. Tiene una carga horaria de 46 horas, de las que 15 son de clase, 26 de trabajo autónomo y 5 horas para el trabajo final. Genera 3 créditos Innova y pueden inscribirse hasta 50 personas (40 estudiantes y 10 docentes).

Se sugiere que, preferentemente, los inscriptos cuenten con conocimientos básicos de Python, como ser: conocer la sintaxis, operadores y el trabajo con estructuras de datos (listas, tuplas, diccionarios) y hayan realizado el curso “Análisis de datos con Python”.

Módulos:

1. Aprendizaje supervisado y no supervisado
2. Aprendizaje supervisado parte I
3. Aprendizaje supervisado parte II
4. Aprendizaje no supervisado
5. Reducción de la dimensionalidad y filtrado colaborativo
6. Procesamiento de imágenes y machine learning para extracción de datos

¡Inscripciones abiertas!