Aprende sobre programación y manejo de datos para la introducción en las áreas de la Ciencia de Datos y Machine Learning.
Este curso entrega sólidas competencias en el uso de lenguaje Python, enfocado en aplicaciones para analizar, manipular y visualizar datos. El curso consta de dos módulos, el primero orientado a generar competencias de programación en el lenguaje Python, y un segundo módulo dirigido a aprender a utilizar este lenguaje y lo requerido para manipular, analizar y visualizar la información contenida en bases de datos, usando técnicas y algoritmos de ciencia de datos y Machine Learning.
Dirigido a:
Profesionales que necesiten o estén interesadas en adquirir habilidades para aplicar técnicas de ciencia de datos a su área de trabajo. Profesionales que necesiten o estén interesadas en aprender a programar usando el lenguaje Python y aplicarlo a la extracción y análisis de datos.
*Este es un curso cerrado, solicitado por el Servicio Nacional del Consumidor.
- Conceptos generales de programación en Python: variables, estructuras de control, operadores aritméticos y lógicos.
- Funciones, módulos y paquetes.
- Estructuras de datos: strings, listas, tuplas, diccionarios, DataFrames.
- Importación, limpieza y filtrado de datos desde fuentes diversas (bases de datos, archivos de texto, web scrapping).
- Uso avanzado de DataFrames: construcción y mezcla.
- Cálculo de estadísticas descriptivas de un conjunto de datos.
- Visualización de datos.
- Introducción a Machine Learning: conceptos esenciales, métricas de evaluación, tipos de aprendizaje de máquina.
- Machine Learning supervisado: técnicas de clasificación, técnicas de regresión, desarrollo y análisis de ejemplos de procesamiento de lenguaje.
- Machine Learning no supervisa: reducción de dimensionalidad, clustering.
Doctor y Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Ingeniero Civil de Computación, UC. Profesor Asistente del Departamento de Ciencia de la Computación y del Departamento de Ingeniería de Transporte y Logística de la Escuela de Ingeniería UC. Especialista en aprendizaje de máquina (Machine Learning), reconocimiento visual y Big Data. Su área principal de trabajo es el desarrollo de técnicas de aprendizaje profundo para análisis de datos no estructurados con aplicaciones en el área de Smart Cities.
Doctor y Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Ingeniero Civil de Computación, UC. Profesor Asistente del Departamento de Ciencia de la Computación y del Departamento de Ingeniería de Transporte y Logística de la Escuela de Ingeniería UC. Especialista en aprendizaje de máquina (Machine Learning), reconocimiento visual y Big Data. Su área principal de trabajo es el desarrollo de técnicas de aprendizaje profundo para análisis de datos no estructurados con aplicaciones en el área de Smart Cities.
Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Universidad Católica de Chile. Ingeniero Civil de Industrias, mención Transporte, Universidad Católica de Chile. Profesor Instructor del Departamento de Ciencia de la Computación, Universidad Católica de Chile. Investigador Instituto de Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI).
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