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Diplomado de “Data Science y Machine Learning” con Python
Características
Modalidad
Google Meet. Grabación de las sesiones en vivo.
Duración
70 horas totales.
44 horas en 22 sesiones.
26 horas extracurriculares.
Fechas
Módulo I: 7, 9, 14, 16 y 21 de noviembre del 2023.
Módulo II: 28, 30 de noviembre, 5, 7 y 12 de diciembre del 2023.
Módulo III: 16, 18, 23, 25, 30 de enero, 1, 6, 8, 13, 15, 20 y 22 de febrero del 2024.
Horario
7:00 PM a 9:00 PM. Hora de la Ciudad de México.
Diploma
Plataforma
Google meet y Google classroom.
Sobre el curso
El objetivo del curso es:
Hoy en día, el empleo de plataformas digitales para la conservación de información (bases de datos) se ha transformado en un recurso fundamental en varios ámbitos, incluyendo el empresarial, financiero, sanitario, científico, y otros más. Python es un lenguaje de programación versátil que facilita la ejecución de todas las tareas relevantes en ciencia de datos, la cual nos permite estudiar la información que contienen dichas bases datos.
Estudiantes y profesionales de todas las áreas con interés en aprender los fundamentos de Python para su aplicación en la ciencia de datos y las máquinas de aprendizaje. No se requiere tener conocimientos de Python, ni de ningún otro lenguaje de programación.
Características
Que aprenderás
• Las bases de la programación y la sintaxis especifica de Python.
• La estructura del código y el concepto de objetos en Python.
• Las rutinas de tratamiento y manejo de datos.
• El análisis exploratorio de conjuntos de datos.
• La visualización de la información contenida en conjuntos de datos.
• La generación y validación de hipótesis a partir de los datos.
• Habilidades en la utilización de las bibliotecas de Python como matplotlib, NumPy, Seaborn, Pandas, Scikit-learn y Statsmodels, con el propósito de abordar desafíos particulares tanto en entornos empresariales como científicos.
• Habilidades en la creación y evaluación de modelos con propósitos predictivos.
Módulos del curso
1. Las bases de la programación y la sintaxis especifica de Python.
2. La estructura del código y el concepto de objetos en Python.
3. Las rutinas de tratamiento y manejo de datos.
4. El análisis exploratorio de conjuntos de datos.
5. La visualización de la información contenida en conjuntos de datos.
6. La generación y validación de hipótesis a partir de los datos.
7. Habilidades en la utilización de las bibliotecas de Python como matplotlib, NumPy, Seaborn, Pandas, Scikit-learn y Statsmodels, con el propósito de abordar desafíos particulares tanto en entornos empresariales como científicos.
8. Habilidades en la creación y evaluación de modelos con propósitos predictivos.
TEMARIO COMPLETO:
Ponente
M. en C. Horacio Crotte Ledesma.
Dra. en C. Marcela García Hernández.
Maestro en Física del Estado Sólido Experimental por el CINVESTAV-IPN. En su experiencia docente abarca manejo de frameworks y paquetes como ROOT(CERN), scipy, scikit-learn, y zfit; ejemplos numéricos en juptyer notebooks sobre la visualización de campos magnéticos y eléctricos.
Doctorado en Física por Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del IPN. Durante su maestría y doctorado, se especializó en la Física Experimental de Altas Energías, en particular, en el estudio de los procesos que violan la conservación de sabor leptónico con carga eléctrica, en el experimento Belle II, ubicado en Tsukuba, Japón.
¿Cómo
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