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Diplomado en Python y Ciencia de Datos (Online)

Introdúcete en las áreas de la Ciencia de Datos y Machine Learning, desarrollando tus habilidades en programación y manejo de datos.

Antecedentes Generales

31/03/2020
Diplomado Online
Diplomado Online
108 horas
$1.890.000.-
programas@ing.puc.cl
+56 2 2354 4516

Python es el equivalente a la navaja suiza de los profesionales que deben trabajar con datos. La versatilidad del lenguaje Python combinada con la existencia de librerías, permiten interactuar con bases de datos de todo tipo y sacar partido de los datos para encontrar patrones o predecir lo que sucederá en el futuro. Estas características lo han convertido en una herramienta indispensable para los profesionales que deben trabajar con datos.

 

Este diplomado entrega sólidas competencias en el uso del lenguaje Python, en especial en aplicaciones para extraer y analizar datos. El programa consta de dos cursos orientados a generar competencias de programación en el lenguaje Python, y dos cursos enfocados a aprender a utilizar este lenguaje y las librerías asociadas para interactuar con bases de datos, con el fin de extraer información y, posteriormente, analizarla usando técnicas y algoritmos de Ciencia de Datos y Machine Learning.

 

Dirigido a:
– Todas las personas que necesiten o estén interesadas en adquirir las habilidades para aplicar técnicas de ciencia de datos a su trabajo.

– Profesionales que necesiten o estén interesados en aprender a programar usando el lenguaje Python y aplicarlo a la extracción y análisis de datos.

 

Requisitos de ingreso:
– No tiene requisitos académicos
– Se recomienda dos años de experiencia laboral
– Es deseable contar con algún grado de conocimiento matemático (álgebra lineal, estadística básica y cálculo)

Contenidos del Programa

Módulo 1: Introducción a la programación
– Motivación
o De los datos a la información
o Datos, información y programación ¿Cómo conviven hoy estos elementos en el mundo laboral?:
o ¿Qué es la programación?
o Aplicaciones prácticas
o La programación en el mundo laboral y cómo debe convertirse en un hábito

– Secuencias de comandos en Python

– Operaciones básicas

– Creación y asignación de variables

– Operaciones lógicas

 

Módulo 2: Control de Flujo
– Control de Flujo:
o If
o Else
o Elif
o Uso en conjunto

– Ciclos:
o While
o For

 

Módulo 3: Tipos de datos y funciones
– Tipos de datos: Enteros, decimales, textos y listas

– “Strings”
o ¿Qué es un string?
o Funciones básicas de un string
o Funciones avanzadas de un string

– Funciones
o ¿Qué es una función?
o ¿Por qué ocupar funciones?
o Declaración y uso de funciones

– Listas
o Creación de listas
o Obtener elementos
o Añadir elementos o quitar elementos
o Operaciones sobre listas

 

Módulo 4: Procesamiento de datos
– Listas de listas

– Archivos
o Cómo se interactúa con archivos y para qué sirven
o Leer archivos
o Escribir archivos

– Procesamiento de datos
o Carga masiva
o Edición masiva
o Ejemplos prácticos

 

Módulo 5: Diccionarios y Tuplas
– Listas y listas de listas
– Manipulación de listas
– Funciones sobre listas
– Diccionarios
– Operaciones sobre diccionarios
– Aplicaciones de diccionarios
– Aplicaciones con listas y diccionarios
– Tuplas como tipo de dato inmutable
– Operaciones sobre tuplas
– Combinando listas, tuplas y diccionarios

 

Módulo 6: Funciones
– Concepto de función
– Definición de funciones
– Parámetros y valores de retorno
– Importación y llamado de módulos
– Invocación de funciones y scope
– Parámetros con nombre y parámetros por defecto
– Funciones recursivas
– Aplicación de funciones

– Estructuras de datos secuenciales: listas, tuplas, colas
– Estructuras de datos no secuenciales: diccionarios y sets
– Clases, objetos, atributos y métodos
– Interacción entre objetos
– Uso de módulos y bibliotecas existentes

– Conceptos fundamentales de bases de datos
– El modelo relacional
– El lenguaje de consultas estándar SQL
– Interacción directa con una base de datos relacional usando SQL
– Conectores y librerías Python para trabajo con Bases de Datos relacionales
– Extracción directa de información desde un programa Python
– La librería Pandas y el concepto de Dataframe
– Extracción de información de mediana complejidad desde un programa Python
– Modificación y eliminación de información de la base de datos desde Python
– El modelo de documentos
– El formato JSON
– Interacción con una base de datos de documentos desde un programa Python

– Conceptos fundamentales de minería de datos
– Preparación de datos y reducción de información
– Reglas de asociación
– Algoritmos de clasificación
– Algoritmos de Clustering y medidas de similaridad
– Selección de modelos e introducción a Machine Learning

Nota: El orden de los cursos dependerá de la programación que realice la Dirección Académica

Cuerpo Académico

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