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.

Horario*:

Los cursos se realizarán en hora Colombia.

Horario: Jueves 18:00 - 19:20

*Estos horarios están sujetos a modificaciones.

Tarifa Preferencial Estudiantes UPC: 500 dólares

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. 

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

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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.