Curso Habilidades prácticas en Python para la era de los datos

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Curso Habilidades prácticas en Python para la era de los datos

Departamento de Ingeniería Industrial
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Curso de Python - Big Data

"Los datos" han definido elecciones en grandes potencias mundiales y han revolucionado industrias completas. Sin embargo, el protagonismo no está en los datos, sino en "los algoritmos" que los convierten en información valiosa que genera ventajas competitivas. El auge de "los datos" y "los algoritmos" en la actualidad es innegable, pero estos siguen siendo conceptos relativamente ajenos a la mayoría de la población. Este curso busca desmitificar "los datos" y "los algoritmos", mostrando que el análisis de datos es un área de trabajo accesible para todos, gracias a lenguajes de programación y herramientas cada vez más amigables, como es el caso de Python y todo el eco-sistema de paquetes y complementos que provee.

La revista The Economist popularizó la idea de que "el recurso más valioso del mundo ya no es el petróleo sino los datos". Por su parte, el investigador y escritor Dan Ariely critica, con sátira, que el análisis de datos es como el sexo en adolescentes: "todos hablan de ello, nadie realmente sabe hacerlo, todos piensan que los demás lo están haciendo, entonces todos dicen que lo están haciendo". Estas ideas sintetizan el momento que se está viviendo: el uso de los datos puede ser tremendamente relevante, pero muchos desarrollos son aún incipientes y en muchos sectores que empiezan a involucrarse con datos no se entiende bien lo que se está haciendo.

Este curso parte de reconocer que la computación puede significar una barrera para personas interesadas en actualizar y profundizar sus habilidades en un mercado laboral cada vez más orientado al mundo digital y más mediado por la tecnología. Por tanto, se ofrece una experiencia introductoria y práctica que contribuya a eliminar barreras y motivar a los participantes a aventurarse a salir del confort y enriquecer su perfil de forma pertinente con los retos de la actualidad.

Dirigido a

Este curso está orientado a personas interesadas en el área de análisis y/o computación en el contexto de Data Analytics, sin que necesariamente tengan bagaje en programación o tecnicismos computacionales. El curso está pensado como un paso introductorio al mundo de los datos y de la programación, por lo cual es ideal para profesionales que estén involucrados en temas de datos y quieran fortalecer habilidades de programación, o para quienes tengan nociones de programación y quieran involucrarse en el análisis de datos. Por la naturaleza del curso, el público objetivo es amplio, cubriendo desde profesionales con amplia experiencia hasta estudiantes interesados en explorar posibles áreas de profundización en su formación.

El curso es ideal para profesionales en posiciones de liderazgo de equipos y procesos relacionados con programación y análisis de datos, para quienes es vital entender los conceptos y lenguaje propios del área, sin profundizar necesariamente en pormenores y detalles técnicos de la misma.

Objetivos

  • Conocer el universo de herramientas computacionales abiertas que dominan la analítica de datos en la actualidad (Python, R, Julia, etc.), entendiendo sus ventajas y desventajas en el contexto de casos aplicados.
  • Desarrollar habilidades básicas en la utilización de lenguajes de programación, con un foco especial en Python y el contexto de Data Analytics.
  • Utilizar paquetes/librerías de Python que permiten llevar a cabo análisis sofisticados sin necesidad de ir más allá de unas pocas líneas de código simple.
  • Integrar los conceptos y habilidades adquiridas para resolver preguntas de negocio, aprovechando la abundancia de datos y la existencia de herramientas que facilitan su análisis.

Metodología

El curso consta de cuatro (4) sesiones de tres (3) horas. Cada sesión tiene un limitado componente magistral para introducir nociones básicas, pero se enfoca principalmente en talleres tipo "manos a la obra" en computadores. Los talleres se basan en casos aplicados, en los cuales se proporciona a los participantes un material previamente desarrollado por el equipo del curso. El objetivo es que el participante empiece por editar y completar aspectos sencillos del material, hasta que eventualmente gane la confianza de desarrollar casos similares desde cero.

Contenido

Sesión 1

  • Introducción al ecosistema Python: un universo de herramientas.
  • El proceso de Data Analytics: no hay análisis adecuado para preguntas incorrectas.
  • Nociones básicas de programación: representar información y procesos.

 

Sesión 2

  • El proceso de Data Analytics: no hay análisis adecuado para preguntas incorrectas.
  • Introducción al paquete Pandas y sus estructuras de datos.
  • Indexación y rebanado: respondiendo preguntas sencillas.

 

Sesión 3

  • Manipulación de datos: lo más difícil ocurre antes del análisis.
  • Herramientas de visualización: una imagen dice más que mil palabras.

 

Sesión 4

  • Panorama de paquetes y plataformas en la nube para análisis sofisticados.
  • Analítica descriptiva: entender la situación actual buscando sacar provecho.
  • Analítica predictiva: cómo entender patrones y anticiparse al futuro.

Profesores

Camilo Hernando Gómez Castro

Profesor Asistente, Departamento de Ingeniería Industrial

Investigador, Centro para la Optimización y Probabilidad Aplicada (COPA)

Camilo Gómez es investigador y docente en el área de toma de decisiones bajo incertidumbre, con énfasis en métodos cuantitativos como la optimización estocástica, la simulación y el aprendizaje computacional. Dentro de sus intereses se encuentra la aplicación de técnicas de investigación de operaciones en el contexto de la sostenibilidad y resiliencia de sistemas urbanos, así como de la evaluación y apoyo al diseño de políticas públicas. El profesor Gómez es Ingeniero Electrónico, así como Doctor y Magíster en Ingeniería de la Universidad de los Andes y se ha desempeñado como investigador en Rice University y Stanford University.

Condiciones

Eventualmente la Universidad puede verse obligada, por causas de fuerza mayor a cambiar sus profesores o cancelar el programa. En este caso el participante podrá optar por la devolución de su dinero o reinvertirlo en otro curso de Educación Continua que se ofrezca en ese momento, asumiendo la diferencia si la hubiere.

La apertura y desarrollo del programa estará sujeto al número de inscritos. El Departamento/Facultad (Unidad académica que ofrece el curso) de la Universidad de los Andes se reserva el derecho de admisión dependiendo del perfil académico de los aspirantes.