Fundamentos de Python para Ciencia de Datos
Inicio:
18 junio, 2022
Hora:
3:00 pm
DURACIÓN: 24 horas académicas en 6 sesiones
HORARIO: Sábados de 3 pm a 6 pm(Hora de Lima, Bogotá, UTC -5)
MODALIDAD: Online en vivo vía streaming
El curso aborda los aspectos iniciales e introductorios a la programación en Python con un enfoque basado en el Análisis de Datos. En consecuencia, se trabajarán diversas librerías orientadas a la manipulación de datos, estructuras de archivos, conceptos esenciales de programación, entre otros.
Dirigido a: Analistas de datos. Profesionales relacionados a la inteligencia de negocios. Público en general que requiera contar con los fundamentos de Python para su aplicación en sus áreas de estudio o de trabajo.
Al finalizar este curso, de manera específica, aprenderás:
- A entender el uso y sintaxis básica de Python.
- A conocer cómo funciona el entorno Anaconda.
- Todos lo relacionado a las principales librerías para la manipulación de los datos.
- Los conceptos básicos de la estadística.
- Y machine learning, de forma introductoria.
1. Conceptos básicos
– Programación, programa y lenguajes de programación
– Algoritmos: características y clasificación.
– Modelos físicos y lógicos
– Tipos de Datos
– Operadores aritméticos, relacionales y lógicos
– Metodología para la construcción de un programa
– Qué es Python
– Entorno Python: Anaconda / Jupyter
– Instalación del entorno
2. Funciones, condiciones y estructuras de repetición
– Definición de Función
– Parámetros, cuerpo de la función y valor devuelto por la función
– Estructura básica de una función
– Instrucciones de repetición
– Condicionales
3. Manipulación de datos con Pandas
– Librerías en Python
– Librería Pandas
– Workshop: Manejo de Datasets / Dataframes
4. Introducción a la Estadística con Python
– Estadística descriptiva e inferencial
– Conceptos esenciales
– Medidas para resumir información
—– Medidas de Tendencia Central
—– Medidas de Variabilidad
—– Medidas de Forma
—– Medidas de Concentración
– Muestreo
– Valor Esperado
– Distribuciones
– Distribución Normal
– Visualización de Datos con Python (Librería Seaborn)
– Estadística Básica con Python
5. Introducción al Machine Learning con Python
– Machine Learning: Definición y Tipo de aprendizaje
– Ventajas del Machine Learning
– Ejemplos de algoritmos de implementación
– Overfiting y Underfitting
– Fases de un proyecto de Machine Learning
– Usos prácticos del Machine Learning
– Casos de éxito de uso del Machine Learning
– Workshop: Análisis Exploratorio de Datos con Python
– Workshop: Machine Learning – Modelo de clasificación con Python
6. Aprendizaje supervisado con Python
– Correlaciones
– Regresión Lineal
– K Nearest Neighbors (KNN)
– Workshop: Análisis Exploratorio de Datos con Python
– Workshop: Regresión Lineal, árboles de decisión y KNN con Python.
Dante trabaja como Analista en Ciencia de datos en el Instituto Nacional de Enfermedades Neoplásicas (INEN) y pertenece a la plana docente en diversas universidades como la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP), la Universidad del Pacifico (UP) y la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Se ha desempeñado como Consultor Externo en Estadística y Programación en Knight Piésol (KP) en temas medioambientales y como Analista Estadístico en Inka Crop para la descripción de encuestas.
Dante es egresado en Ciencias con mención en Matemáticas por la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI), ha realizado estudios de posgrado en la universidad de Sao Paulo (USP) y actualmente se encuentra culminando la maestría en Estadística por la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP). Entre sus áreas de investigación se encuentran el modelo de regresión cuantílica, la estadística inferencial, los modelos de machine learning, las pruebas de hipótesis y el análisis de supervivencia.
Dante posee experiencia en investigaciones académicas y actualmente desempeña la función de investigador en el INEN, contando con publicaciones en revistas oncológicas. También se ha desempeñado como expositor en diversos eventos académicos.
Seria útil contar con un conocimiento básico de estadística, uso de herramientas digitales y nociones elementales de matemáticas.
Antes de asistir:
1. Instale Zoom Client for Meetings. Recibirá una invitación a las sesiones de Zoom de parte de los instructores después de registrarse en el curso. El cliente nativo funciona mejor que el complemento del navegador.
2. Asegúrese de tener una conexión a Internet estable y de que su micrófono, auriculares y cámara web funcionen en Zoom. Deberá utilizarlos durante todo el curso para comunicarse con los instructores y otros delegados.
Event FAQs
Para residentes de Perú, las opciones son: transferencia bancaria, PayPal y Culqi (Visa, Mastercard, Diners, AMEX) / Para no residentes de Perú, las opciones son: PayPal y Culqi (Visa, Mastercard, Diners, AMEX)
Para este curso tenemos un precio especial en beneficio de los estudiantes de pre-grado o post-grado. Para demostrar que eres estudiante sólo debes hacernos llegar algún documento en formato digital que acredite tu matrícula en el presente semestre. Puedes realizar tu registro y posteriormente escribirnos a info@perustat.com con tu documento adjunto.
Si la cancelación de su inscripción a algún curso o taller se diese a 15 días o más de la fecha de inicio del curso, se devolverá el monto pagado menos el 6%. Si la cancelación se diese entre los 7 y 14 días antes de la fecha de inicio del curso o taller, se devolverá el monto pagado menos el 50%. Si la cancelación se diese con 6 días o menos de la fecha de inicio del curso, no habrá devoluciones.
Se emite en formato digital en el caso de este curso específico un Certificado de Participación: Para obtener este certificado debe de mantener un porcentaje mínimo de 75% de asistencia a las clases. Estos certificados se otorgan a nombre de PeruStat Analytics S.A.C. que acredita a los participantes del curso.
No. Puede registrarse hasta el inicio del taller o curso, aunque la matrícula debe pagarse antes de recibir acceso a la plataforma de transmisión en vivo y los materiales del curso; y, siempre que las vacantes al curso no hayan alcanzado el límite.
El material que se comparte incluye presentaciones con un resumen de los temas vistos en la clase y scripts con las aplicaciones de cada sesión.
Los participantes pueden hacer preguntas basadas en texto usando una función de Zoom que será monitoreada por el personal de PeruStat Analytics y transmitida al instructor. Si no se puede responder una pregunta durante la conferencia, se proporcionará una respuesta de texto en un momento posterior. Los participantes también pueden utilizar la función "Levantar la mano" para hacer una pregunta de forma oral.
Sí. Se habilitará un espacio dentro del aula virtual, al que los participantes tendrán acceso, donde podrán hacer sus consultas relacionadas al curso y un instructor podrá luego atenderlas dándoles respuesta.
Sí. Las grabaciones completas de la transmisión en vivo estarán disponibles para todos los participantes durante los 15 días posteriores a la finalización de un taller y los 30 días posteriores a la finalización de un curso, según sea el caso. El participante no puede guardar las grabaciones y no estarán disponibles después del período establecido.
No. Estos estarán disponibles para transmisión durante quince días después de la finalización de un taller o treinta días después si se tratara de un curso. Es una violación de los derechos de autor registrar y retener estos archivos para sus propios fines o distribuirlos a otros.
PeruStat no puede proporcionar soporte técnico para problemas del usuario final. Como tal, los participantes son totalmente responsables de la conectividad que admite la transmisión en vivo de audio y video. Se proporcionará información sobre el ancho de banda mínimo requerido y los métodos para probar la conectividad. Sin embargo, en la baja probabilidad de que un participante no pueda conectarse, habrá acceso a las sesiones grabadas durante quince (15) días después de la finalización del taller ó treinta (30) días después de la finalización del curso, según sea el caso.
Cada participante es responsable de la conectividad por su lado y nosotros somos responsables de todos los problemas de transmisión en nuestro lado. Si hay un problema técnico por nuestra parte, recibirá un reembolso completo (o prorrateado si los problemas son inferiores a los cinco días completos). Si hay un problema técnico de su parte, no podemos ofrecer un reembolso, pero aún podrá acceder a las sesiones grabadas.
Debido a que los participantes reciben la transmisión de Zoom y no transmiten imágenes de video, los requisitos de conectividad son mínimos. Se requiere un mínimo de 150 kbps (kilobytes por segundo) para participar en un video seminario web, y esto puede ser por cable o inalámbrico. Dadas las conexiones a Internet domésticas típicas o el acceso WiFi personal, estos requisitos son bastante bajos. Por ejemplo, se recomienda utilizar una conexión de 3000 kbps (o 3 Mbps, megabytes por segundo) para transmitir una película en Netflix. Un punto de acceso WiFi típico en un teléfono celular típico es de 20-30 Mbps, por lo que cualquier conexión a Internet estándar debe permitir la participación ininterrumpida en el seminario web. Ver https://www.speedtest.net/ para evaluar su propia velocidad de conexión. Tenga en cuenta que una fuente típica de problemas de conectividad en el hogar es vincular el dispositivo a la unidad de transmisión WiFi, así que asegúrese de que su dispositivo tenga líneas ininterrumpidas de sitio al módem inalámbrico; ver, por ejemplo, https://www.familyhandyman.com/smart-homeowner/9-simple-tips-for-faster-wi-fi/