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Ciencias de la ComputaciónPython para Ciencia de Datos 2024UTEC —PCD+2024
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Consolidar competencias transversales necesarias para la aprobación del curso, como ser en este caso, utilizar los conocimientos de programación de forma práctica para adquirir nuevos conocimientos en el área de las Ciencias Básicas. que puedan aplicarse a situaciones nuevas, en el ecosistema de innovación. La integración de Python con Labs y/o Jupyter notebooks permite desarrollar capacidades para automatizar tareas repetitivas como recopilación de datos en un formato abierto y flexible, análisis de datos y realizar cálculos, entre otras tareas que sean necesarias tanto en investigación como en tareas administrativas que involucren las actividades. Estas herramientas también potencian el trabajo colaborativo. |
Carga: 20 Horas
Idioma: Español
Institucion: UTEC
Modalidad: Online
Objetivos Especificos
Los objetivos técnicos específicos a desarrollar en el transcurso del curso se centran en las áreas de:
Matemática. Aplicación de conocimientos de matemáticas básica como ser: álgebra básica, aritmética, estadística elemental y conceptos básicos de trabajo con conjuntos.
Programación. Iniciarse en la programación con Python como lenguaje de programación y ver cómo empezar a realizar análisis exploratorio de datos.
¿Qué es Python y por qué es útil?
La aplicación de Python.
Cómo definir variables.
Conjuntos y declaraciones condicionales en Python.
El propósito de tener funciones en Python.
Cómo operar en archivos para leer y escribir datos en Python.
Cómo utilizar Pandas, un paquete imprescindible para cualquier persona que intente analizar datos en Python.
Habilidades y competencias a desarrollar
Consolidar competencias transversales.
Desarrollar estrategias para resolver problemas.
Desarrollar una actitud crítica reflexiva para el análisis e interpretación de datos.
Incorporar herramientas para trabajo colaborativo.
Preparar datos para análisis.
Realizar análisis estadísticos sencillos.
Tipo de certificado de aprobación
Para aprobar este curso deberás:
-La evaluación cada módulo tiene al finalizar un cuestionario y para la aprobación del curso a un 60% del puntaje total del curso.
– En todo momento se puede revisar las calificaciones haciendo clic en la pestaña «Progreso».
Perfil del
Participante
– Estudiante universitario
Cuerpo Docente
Mauro Carlevaro
Licenciado en Tecnologías de la información. Con formación de Analista programador, Tiene una maestría en Business Intelligence, Master en Business Administration y realizo varios cursos y capacitaciones en el área de Machine learning. Docente de inicio en plataforma de Inteligencia Artificial del Centro de Transformación digital
