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Introducción a la ciencia de datos con Python
1ª Edición
Introducción a la ciencia de datos con Python
Inscripción
ABIERTA
CONVOCATORIA
Fechas:
De 11/07/2022 a 21/07/2022
Lugar:
Palacio de la Bolsa - Virtual
Horario:
09:00 a 14:00 (de lunes a jueves)
Duración:
40 horas
Precio:
1.200 €
  • Presentación
  • Dirigido A
  • Objetivo
  • Temario
  • Observaciones
  • Ponentes

Introducción a la ciencia de datos con Python

Python es el lenguaje más utilizado en el mundo de la ciencia de datos debido a la potencia que le dan su multitud de bibliotecas.

En este curso, totalmente práctico, veremos una introducción al lenguaje Python y en particular al manejo de datos con este lenguaje. Veremos cómo tratar ficheros, generar gráficas y como predecir datos mediante técnicas de inteligencia artificial.

El curso tiene un enfoque totalmente práctico en el que el alumnos adquirirá los conocimientos a partir de un contacto directo con el lenguaje a través de ejemplos y prácticas que serán planteadas y resueltas durante las clases. 

Se trata de un curso presencial en las instalaciones del Palacio de la Bolsa. Las clases serán emitidas en streaming a través de la plataforma ZOOM para aquellos que no puedan desplazarse hasta las Aulas de Instituto BME. Además, todas las clases quedarán grabadas y disponibles en el Aula Virtual de Instituto BME, junto con toda la documentación complementaria, para que pueda ser utilizada por los alumnos en los periodos de estudio y repaso de las sesiones. 

 

IMPORTANTE: DESCUENTOS

 

Descuento de un 15% en el precio de la inscripción para grupos de 4 ó más interesados. 

Contacta con Instituto BME en la dirección de correo institutobme@grupobme.es o en el teléfono 649 19 22 75  para obtener información acerca de los descuentos y facilidades disponibles para cursar este programa de formación.

 

El curso está especialmente diselñado para estudiantes universitarios interesados en conocer este potente lenguaje enfocado al desarrollo de aplicaciones y con aplicación directa e inmediata en áreas de aprendizaje automático (machine learning), inteligencia artificial, aprendizaje automático, data science, etc. .

También es de especial interés para profesionales que requieren el conocimiento de este tipo de lenguajes como herramienta de apoyo en el desarrollo de su actividad en:

  • Departamentos financieros o relacionados con la gestión de inversiones.
  • Gestoras de fondos.
  • Departamentos de desarrollo en Fintech y startups.

No es necesaria experiencia previa ni conocimientos en programación. 

Al finalizar el curso, los estudiantes serán capaces de elaborar programas en el lenguaje de programación Python que les permitan manipular datos en distintos formatos, generar gráficas, realizar agregaciones y extraer información útil utilizando técnicas de inteligencia artificial, todo ello en el entorno Jupyter Notebook.

Aprenderemos no solo los aspectos básicos del lenguaje, sino también a utilizar las bibliotecas más comunes que nos permiten un manejo de información a alto nivel, logrando grandes resultados con poco esfuerzo.

 

== TEMARIO ==

 

1.- Introducción a Jupyter Notebooks

  • Tipos de celdas
  • Lenguaje Markdown
  • Grabación y recuperación de programas
  • Variables en Python
  • Operadores
  • Importación de bibliotecas

2.- Tipos de datos básicos

  • Números
  • Cadenas de caracteres textos,
  • Booleanos

3.- Estructuras de datos

  • Secuencias (listas, tuplas, …),
  • Conjuntos,
  • Diccionarios

4.- Sentencias de control de flujo:

  • Condicionales if, if anidados en Python
  • Sentencia for
  • Sentencia while
  • Listas intensionales

5.- Manejo de ficheros

  • Formato CSV
  • Formato Excel

6.- Gráficas

  • Histogramas
  • Gráficas de puntos y líneas
  • Personalización
  • Grabación de gráficas

7.- Funciones de usuario

  • Declaración de funciones
  • Tipos de parámetros: nombrados, por defecto.
  • Funciones anónimas (lambdas)
  • Funciones generadoras

8.- Bibliotecas Numpy y Pandas

  • Ideas fundamentales
  • Operaciones básicas
  • Agregaciones
  • Procesado de datos con Pandas

9.- Inteligencia Artificial con Python: aprendizaje supervisado

  •  Tipos de aprendizaje
  •  Regresión
  •  Medidas del error

10.-  Inteligencia Artificial con Python: aprendizaje automático (II)

  • Clasificación
  • Matriz de confusión
  • Árboles de decisión
  • Ejemplo práctico

El curso se va a desarrollar en modalidad presencial con asistencia a las sesiones en las instalaciones de Instituto BME en el Palacio de la Bolsa (Plaza de la Lealtad, 1 - Madrid). Además, para aquellas personas que no residan en Madrid o que no puedan asistir de manera presencial, todas las sesiones serán emitidas en directo desde la plataforma de streaming de Instituto BME (Zoom). Esta La plataforma permite el seguimiento de las clases y la interacción directa tanto con el profesor como con el resto de los alumnos.  

Todas las sesiones quedarán grabadas y serán puestas a disposición de los alumnos matriculados para que puedan ser visualizadas tantas veces como sea necesario desde el Aula Virtual.

REQUISITOS

No es necesario disponer de experiencia previa de programación ni conocimientos sobre el lenguaje Python. La explicación de las materias se realiza empezando desde lo más básico. 

Es imprescindible la asistencia al curso con su propio ordenador. No es necesario ningún requisito especial en este ordenador. Cualquier equipo con una configuración y prestaciones estándar es válido.

CERTIFICADOS

Certificado de Inscripción: Aquellos alumnos que justifiquen una asistencia mínima al 80% de las sesiones del curso podrán obtener un certificado de asistencia.

Certificado de aprovechamiento: La obtención del Certificado de Aprovechamiento correspondiente al curso está sujeta al cumplimiento del requisito de asistencia mínima mencionado en el apartado anterior y a la superación de un test que se realizará una vez concluidas las sesiones del curso. 

 

IMPORTANTE: DESCUENTOS

Descuento de un 15% en el precio de la inscripción para grupos de 4 ó más interesados. 

Contacta con Instituto BME en la dirección de correo institutobme@grupobme.es o en el teléfono 649 19 22 75 para obtener información acerca de los descuentos y facilidades disponibles para cursar este programa de formación.

 

 

Rafael Caballero Roldán

Rafael Caballero Roldán

Profesor Titular de Universidad, Facultad de Informática, Universidad Complutense de Madrid

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Ingeniero Técnico en Informática, Licenciado y Doctor en Ciencias Matemáticas con 24 años de experiencia docente, tanto en la universidad pública como en cursos para empresa, principalmente en tratamiento de datos, Big Data y Machine Learning con los lenguajes R y Python.

Calificación de ‘excelente’ en el programa de calidad docente de la UCM en los últimos 4 años. Coordinador del nuevo grado en Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial de la Facultad de Informática de la UCM.

En el ámbito investigador ha publicado más de 100 artículos. Miembro del grupo de investigación Data Science and Soft Computing for Social Analytics and Decision Aid de la UCM.

Director de la Cátedra Extraordinaria para Big Data y Analítica HPE-UCM.

Actualmente desarrolla actividad como Investigador Principal en un proyecto nacional.

 

 

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