Proyectos de analítica en Python

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Proyectos de analítica en Python

La serie de cursos del Programa Proyectos de analítica en Python, busca que los asistentes conozcan y dominen cada uno de los componentes presentes en un proyecto usual de minería de datos. Los cursos, en primer lugar, imparten el conocimiento del manejo de herramientas computacionales útiles para el desarrollo de un proyecto. En segundo lugar, desarrollan habilidades para identificar oportunidades de uso de analítica, así como el diseño, comprensión, estructuración, construcción y evaluación de modelos de machine learning. Todo esto, dentro de un marco de uso ético de estas herramientas tecnológicas. Al finalizar los cursos, los asistentes conocerán las principales metodologías de preprocesamiento y visualización de datos, y aprendizaje automático de máquinas, cubriendo el análisis supervisado, no supervisado, procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje profundo. Con lo anterior, serán capaces de implementar tales modelos en el lenguaje de programación Python, el lenguaje más popular del mundo y el primero en aplicaciones de analítica, machine learning y minería de datos. 

Este programa es para todos aquellos que estén interesados en aprender Python, uno de los lenguajes de programación más usados actualmente y, uno de los más versátiles, por lo que podrán aplicarlo al análisis de datos para explotar oportunidades y mejoras en sus respectivos negocios o empresas. Estos cursos también están dirigidos a quienes estén interesados en introducirse en el mundo de Machine Learning. Aquí aprenderán a explorar y manipular datos y, posteriormente, implementar los modelos clásicos de regresión, clasificación y clusterización a los datos que deseen.  

Se recomienda tener conocimientos de álgebra lineal como saber qué es una matriz y nociones básicas de estadística como conocer la media, varianza y mediana. 

Este es un programa compuesto por los siguientes cursos que podrás tomar en conjunto o por separado.

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Introducción al análisis de datos en Python

Introducción al análisis de datos en Python

Inicio:

18 de marzo de 2025

Modalidad Virtual
Machine Learning para Business intelligence

Machine Learning para Business intelligence

Inicio:

29 de abril de 2025

Modalidad Virtual

Dirigido a

Este programa es para todos aquellos que estén interesados en aprender a programar en Python, uno de los lenguajes de programación más versátiles, y que deseen aplicarlo al análisis de datos par explotar oportunidades en sus respectivos negocios. Estos cursos también están dirigidos a quienes estén interesados en introducirse en el mundo de Machine Learning, aquí aprenderán a implementar los modelos clásicos de regresión, clasificación y clusterización a los datos que deseen. 

Se recomienda tener conocimientos de álgebra lineal como saber qué es una matriz y nociones básicas de estadística como conocer la media, varianza y mediana.

Objetivos

Objetivos
•    Construir preguntas de analítica para problemas reales.
•    Conocer las metodologías adecuadas para cada problema.
•    Conocer los supuestos, fortalezas y debilidades de las principales metodologías de aprendizaje de máquinas.
•    Implementar modelos de analítica con Python.
•    Explotar oportunidades de aprendizaje de negocio a partir de bases de datos no estructuradas.
•    Explorar rápidamente cualquier base de datos utilizando Python, comprendiendo el negocio de manera rápida e identificando oportunidades de valor agregado a partir de procesos analíticos.
 

Metodología

El  curso se realizará de manera virtual con sesiones sincrónicas. A su vez, en cada clase se realizarán ejercicios de código y se estudiará la intuición de lo realizado. Los ejercicios realizados estarán basados en experiencias reales de la industria. 
Nota: se sugiere que el estudiante interesado en el curso cuente con un computador de 4GB de RAM pero preferiblemente 8GB en adelante. 
El software que usará es Anaconda de Python 3. Las instrucciones de instalación serán remitidas al inicio del curso.
 

Contenido

El programa esta conformado por los siguientes cursos:
Curso Introducción al análisis de datos en Python
Curso Machine Learning para Business Intelligence

Profesores

Juan Pablo Salas

Físico de la Universidad de los Andes con experiencia en la aplicación de la ciencia a la industria. Recientemente, junto con la Universidad, publicó Ondas y Fluidos, lectura obligatoria del pregrado de física. Tiene sólida formación en análisis de datos y mentalidad analítica que le permite abordar problemas complejos con precisión y eficiencia. Actualmente, trabaja como investigador de matemáticas aplicadas en Quantil donde ha ejecutado proyectos de aprendizaje de máquinas relacionados con la industria automotriz desarrollando modelos de regresión para el valor de todos los vehículos del mercado colombiano, así como en modelos de optimización de cobranza para entidades crediticias. Ha realizado consultorías externas en proyectos de aplicación de procesamiento de lenguaje natural en el ámbito jurídico (legal tech). Tiene experiencia en lenguajes de programación como Python, R, SQL, Java, Matlab, entre otros.

Santiago Neira

Economista y estudiante de matemáticas y de la maestría en Economía - PEG en la Universidad de los Andes. Ha sido complementario en diferentes cursos a nivel pregrado y maestría con énfasis en microeconomía: microeconimía 3, juegos, equilibrio general, regulación económica y organización industrial. Trabaja en proyectos sobre economía experimental, organización industrial teórica, teoría de contratos e Historia económica y Redes.

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.

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