Laboratorio computacional de analytics
Este curso busca desarrollar habilidades de programación en el contexto de análisis de datos. Está dirigido a un público familiarizado con la programación, pero que no necesariamente ha utilizado Python, o programación en el contexto de análisis de datos. Se cubre desde una introducción rápida al ecosistema Python y a la sintaxis de sus estructuras de datos y control, seguido de tutoriales introductorios sobre manipulación, exploración y análisis de datos con paquetes ampliamente usados, como Pandas, Seaborn y Scikit Learn, entre otros.
Plataforma virtual: Este curso hace parte de la Maestría en Inteligencia Analítica de Datos, el primer posgrado virtual del Departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad de los Andes en la plataforma Coursera.
Prerrequisitos: es necesario tener conocimientos en probabilidad, estadística y análisis de datos, así como también habilidades básicas en programación en Python y R” para cursar el programa. Realiza un examen de autodiagnóstico aquí.
Tarifas:
*El valor del curso es de $ 2.354.000 si te encuentras en Colombia.
*El valor del curso es de USD 494 si te encuentras en el exterior.
Horario*:
Los cursos se realizarán en hora Colombia y el estudiante puede elegir el horario en el que quiere participar de los 2 ofertados, uno en la mañana y otro en la tarde.
Recuerda que solo debes asistir a una de las dos sesiones, ya que corresponde a la misma clase, ¡tú decides en qué horario participar!
*Horarios por confirmar.
Metodología:
La estrategia global del curso consiste en el desarrollo habilidades fundamentales de programación por medio de tutoriales y talleres semanales que cubren lecciones de contenido; y un proyecto transversal en el que los estudiantes deben integrar los aprendizajes adquiridos desarrollando un caso de estudio semi-abierto. Semanalmente se proporcionarán videos introductorios de cada uno de los temas y sus conceptos principales, así como tutoriales en formato de Jupyter Notebook con ejemplos paso a paso de los temas a cubrir (incluyendo quizes ocasionalmente). Posteriormente, los estudiantes desarrollarán talleres en formato Jupyter Notebook, con los cuales podrán afianzar sus conocimientos y contarán con retroalimentación automática, y en algunos casos personalizada. Un objetivo de los talleres es fomentar hábitos de consulta en línea, de forma que el estudiante reconozca la importancia del aprendizaje continuo en el campo de la programación y uso de herramientas tecnológicas
Herramientas principales:
- Python
- Jupyter Notebooks
- Paquetes especializados de Python para análisis de datos (Pandas, Seaborn, Scikit Learn)
Idioma: Los cursos serán ofrecidos 100% en español. Sin embargo, es recomendable que tengas un buen nivel de compresión de lectura en inglés, pues muchos contenidos académicos serán presentados en este idioma.
Créditos académicos: 2
*Podrás inscribirte a este curso bajo la categoría Extensión, los cursos bajo esta modalidad otorgan créditos y notas, por tanto, pueden ser homologables una vez el estudiante sea admitido a la Universidad, de acuerdo con el reglamento de estudiantes y de homologaciones. La aprobación de los cursos de extensión no garantiza el ingreso a ningún programa regular de la Universidad.
Si deseas homologar cursos vistos por extensión en el programa de maestría, se requiere que:
1. La nota final individual de cada curso sea superior a 3.00
2. El total de créditos del conjunto total de cursos a homologar no sea superior a 16.
Nota: si tiene inquietudes de tipo académico podrá comunicarse a miad@uniandes.edu.co
Este curso hace parte del portafolio de materias de pregrado y posgrado de la Universidad abiertas a todo público.
Al participar en este curso podrás vivir la experiencia Uniandina, acceder a contenidos de calidad, tomar clases con estudiantes regulares, acceder al sistema de bibliotecas de Uniandes y participar en las actividades culturales que esta Universidad te ofrece.
Dirigido a
Un profesional hispanohablante con pregrado en cualquier disciplina (no necesariamente STEM) que tenga conocimientos básicos en estadística y programación y esté interesado en generar impacto mediante la transformación de datos en información relevante para la toma de decisiones.
Objetivos
En este curso aprenderás:
- Dominio del ecosistema Python y buenas prácticas de programación
- Nociones generales sobre la analítica de datos y el desarrollo de proyectos de Analytics
- Estructuras de datos y de control, funciones y manejo de archivos en Python
- Uso de los paquetes Numpy y Pandas para la manipulación y exploración de datos
- Uso de paquetes como Seaborn, Plotly y matplotlib para el análisis visual de datos
- Uso de paquetes ipywidgets y panel para generación de herramientas interactivas de análisis de datos en Python.
- Introducción a los paquetes Statsmodels y Scikit Learn para el desarrollo de modelos estadísticos y de machine learning en Python.
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.
