Diplomatura en Python Orientada a Científico de Datos

Modalidad: 100% Online

Duración: 12 semanas

CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA UTN

VACANTES DISPONIBLES INICIO 11/07/2022

✅ Abonalo en 3 y 6 cuotas sin interés.
✅ Obtené un descuentos abonando con transferencia bancaria.

Certificación

UTN FRRq

Material

Descargable

Profesor

Online

Clases

en vivo

Ejercicios

prácticos

Objetivos

La Diplomatura en Python orientada a Científico de Datos está enfocada a aprender a programar en Python y su aplicación orientada al mundo la ciencia de datos.Aprenderás el poderoso lenguaje Python al tiempo que incorporas las técnicas de análisis exploratorio, y los paquetesque permiten crear modelos como vecinos cercanos, reglas de asociación, redes neuronales, máquinas de soporte vectorial,árboles de decisión, bayes ingenuo y discriminante tanto lineal como cuadrático.

Modalidad de cursado

Diplomatura en Ciencia de Datos Modalidad a distancia de forma Online.

  • Dos clases semanales por videoconferencias interactivas, una teórica y una práctica. La duración de cada clase es de 30 a 60 minutos dependiendo del tema, la cantidad de participantes y el nivel de intervenciones conseguido.
  • El estudiante tiene actividad complementaria con material de soporte de las clases, material teórico para estudiar, ejercicios resueltos y para resolver, corrección de ejercicios y autoevaluaciones.
  • La dedicación recomendada a estas actividades es de ocho horas semanales.
  • Soporte docente por Grupo de WhatsApp, email y foro.

Fechas y horarios

Diplomatura en Python orientado a Ciencia de DatosDíaHora
Introducción a la Ciencia de Datos 1 de 211/7/202219 hs
Introducción a la Ciencia de Datos 2 de 214/7/202219 hs
Iniciación en Python 1 de 413/7/202219 hs
Iniciación en Python 2 de 415/7/202219 hs
Iniciación en Python 3 de 420/7/202219 hs
Iniciación en Python 4 de 422/7/202219 hs
Horarios fijos a partir de la tercer semana de cursada
Clases teórico – prácticas regularesMartes19 hs

No es necesario tener formación previa en programación, bases de datos y estadísticas pues se ofrecen como complemento recursos para nivelar hacia arriba cualquier posible faltante en este sentido.

A quien va dirigido

Está dirigido a cualquier persona interesada en el mundo de la ciencia de datos y su aplicación. Incluyendo a profesionales de distintas disciplinas que deseen formarse en esta área del conocimiento transversal y multidisciplinaria.

Programa Analítico

Elementos de Python

  • Descarga e instalación
  • Principales librerías
  • Variables y tipos de datos
  • Listas, tuplas y diccionarios
  • Ejecución condicional
  • Ciclos definidos e indefinidos
  • Manejo de Excepciones
  • Funciones y Generadores
  • Clases y objetos
  • Manejo de archivos y directorios
  • Conexión a archivos planos
  • Conexión a Excel
  • Conexión a Bases de Datos

Análisis Exploratorio

  • Uso de NumPy
  • Uso de Pandas
  • Uso de MatPlotLib
  • Módulo matplotlib
  • Módulo math
  • Módulo numpy
  • Módulo yt
  • Módulo mayavi

 Aprendizaje no supervisado

  • Uso de Scikit-Learn
  • Análisis de componentes principales K-Medias
  • Clustering jerárquico

 Vecinos Cercanos (Knn)

  • Ejemplo conceptual en Excel
  • Ejemplo en Python
  • Principales parámetros de ajuste y control
  • Problema concreto
  • Instalación y uso del paquete

 Bayes Ingenuo

  • Instalación y uso del paquete
  • Ejemplo conceptual en Excel
  • Ejemplo en Python
  • Principales parámetros de ajuste y control
  • Problema concreto

 Árboles de decisión

  • Instalación y uso del paquete
  • Ejemplo conceptual en Excel
  • Ejemplo en Python
  • Principales parámetros de ajuste y control
  • Problema concreto

 Máquinas de Soporte Vectorial

  • Instalación y uso del paquete
  • Ejemplo conceptual en Excel
  • Ejemplo en Python
  • Principales parámetros de ajuste y control
  • Problema concreto

 Discriminante lineal y cuadrático

  • Instalación y uso del paquete
  • Ejemplo conceptual en Excel
  • Ejemplo en Python
  • Principales parámetros de ajuste y control
  • Problema concreto

 Redes Neuronales

  • Instalación y uso del paquete
  • Ejemplo conceptual en Excel
  • Ejemplo en Python
  • Principales parámetros de ajuste y control
  • Problema concreto

 Reglas de asociación

  • Instalación y uso del paquete
  • Ejemplo conceptual en Access
  • Ejemplo en Python
  • Problema concreto
  • Principales parámetros de ajuste y control
  • Esquema de votación de reglas

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MODALIDAD DE ESTUDIO PARA ESTE CURSO

✅ Clases en vivo – 100% Online.
✅ Los cursos inician cada 15 días.
✅ Duración de 12 a 25 semanas, dependiendo el curso seleccionado.
✅ Campus virtual con material descargable.
✅ Las clases quedan grabadas si no llegas a tiempo.
✅ Trabajos prácticos sobre proyectos reales, para aprender haciendo.
✅ Examen final.
✅ Entrega de Certificado Oficial de la UTN FRRQ Resolución Nro 290/20, firmada por Decadno de la Facultad y Código QR de autenticidad.

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