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Curso de Introducción a los lenguajes de programación

Impartido por Javier Cózar del Olmo, CTO y Cofundador at Taidy.
Inicio: 28 Noviembre 2024
1 mes
4.5

Presentación del curso

Uno de los aspectos más relevantes y diferenciadores del currículum de un Data Scientist respecto de un analista o experto en estadística tradicional es el dominio del stack tecnológico actual. El trabajo de un Data Scientist tiene un enfoque ágil y orientado al producto que le coloca en un lugar muy cercano al desarrollo tecnológico de la compañía y del producto. Por ello, es fundamental tener un buen dominio de determinados lenguajes de programación que le permitan integrarse correctamente en este ciclo de desarrollo, interactuar con la infraestructura de procesamiento de datos existente y permitir el despliegue de sus análisis y modelos con un tiempo de mercado lo más rápido posible.

El desarrollo de modelos de Machine Learning o la creación de visualizaciones y aplicaciones basadas en datos implica la cercanía del Data Scientist al entorno de producción y por ello debe sentirse cómodo no solo programando sino gestionando y utilizando entornos de desarrollo y gestión de proyectos de IT.

En el Curso de Introducción a los lenguajes de programación vamos a aportar una idea general que permita no solo desarrollar habilidades de programación sino también un criterio propio como director de proyectos tecnológicos a la hora de seleccionar las tecnologías más apropiadas para el dominio y el equipo disponible.

Este curso forma parte del Master en Data Science y Big Data. Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa completo.

Uno de los aspectos más relevantes y diferenciadores del currículum de un Data Scientist respecto de un analista o experto en estadística tradicional es el dominio del stack tecnológico actual. El trabajo de un Data Scientist tiene un enfoque ágil y orientado al producto que le coloca en un lugar muy cercano al desarrollo tecnológico de la compañía y del producto. Por ello, es fundamental tener un buen dominio de determinados lenguajes de programación que le permitan integrarse correctamente en este ciclo de desarrollo, interactuar con la infraestructura de procesamiento de datos existente y permitir el despliegue de sus análisis y modelos con un tiempo de mercado lo más rápido posible.

El desarrollo de modelos de Machine Learning o la creación de visualizaciones y aplicaciones basadas en datos implica la cercanía del Data Scientist al entorno de producción y por ello debe sentirse cómodo no solo programando sino gestionando y utilizando entornos de desarrollo y gestión de proyectos de IT.

En el Curso de Introducción a los lenguajes de programación vamos a aportar una idea general que permita no solo desarrollar habilidades de programación sino también un criterio propio como director de proyectos tecnológicos a la hora de seleccionar las tecnologías más apropiadas para el dominio y el equipo disponible.

Este curso forma parte del Master en Data Science y Big Data. Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa completo.

¿Qué aprenderás en este curso?

Al finalizar el Curso de Introducción a los lenguajes de programación serás perfectamente capaz de:

  • Implementar procesos de Data Science empleando los lenguajes de programación Python y R.
  • Plantear preguntas a un conjunto de datos y responderlas elaborando un informe analítico.

¿Para quién es este curso?

El Curso de Introducción a los lenguajes de programación proporciona formación específicamente orientada a los siguientes perfiles:

  • Ingenieros que tengan por objetivo una actualización de sus conocimientos y el desarrollo de nuevas competencias dentro de la Inteligencia Artificial
  • Programadores que tengan por objetivo ampliar sus conocimientos y capacidades en el mundo de la ciencia de datos para su desarrollo profesional
  • Analistas de datos con experiencia que quieran dar el salto a los aspectos más profundos de la tecnología

El curso incluye:

  • 3 clases (1 mes)

  • 3 sprint semanales

  • Masterclass y/o tutorias

  • 1 proyecto

  • Diploma IEBS

  • Bolsa de empleo

Plan de estudios

Contenidos del curso:

  • Bienvenida y presentación
Tema 1: Fundamentos de Python

Resumen

En esta clase introduciremos las necesidades de un científico de datos, así como las principales habilidades que el mercado demanda hoy en día a este sector profesional. Justificaremos la elección de las tecnologías y lenguajes de programación orientado a trabajos de Data Science. 

 

Objetivos

  • Diferenciar las necesidades tecnológicas y el ciclo de vida de un proyecto software y un proyecto basado en datos.
  • Identificar los principales recursos y herramientas que cualquier lenguaje de programación nos brinda.
  • Reconocer y contextualizar los principales lenguajes de programación orientados a Data Science.

Temario

  • Introducción
    • Presentación de la clase
  • Data Scientist
    • Habilidades de un Data Scientist
    • Ecosistema Data Science
  • Entornos de desarrollo
    • Lenguajes de programación
    • IDEs
    • Introducción a Colab I
    • Introducción a Colab II
    • Instalación de Anaconda
  • Introducción a Python
    • Variables y expresiones
    • Estructuras de control y funciones
    • Refuerzos para Python
  • Cierre
    • Conclusiones
    • Material de la Masterclass - jupyther Notebook
Tema 2: Python avanzado

Resumen

En esta clase introduciremos conceptos de python y librerías enfocadas al desarrollo de proyectos de Data Science. El objetivo principal es ofrecer una vista de pájaro de la filosofía del lenguaje, las operaciones principales y el uso de la  documentación oficial como apoyo al desarrollo. Todo esto mediante un enfoque técnico, en el que nos centraremos en escribir código interactivo para experimentar.

Objetivos

  • Comprender las ventajas y desventajas de Python como lenguaje de programación en proyectos de Data Science.
  • Familiarizarnos con la sintáxis básica de las operaciones y las estructuras de datos más comunes en el lenguaje.
  • Familiarizarnos con las librerías principales de Python enfocadas al análisis de datos.

Temario

  • Introducción
    • Presentación de la clase
    • Elementos principales de Python y gestión de paquetes
  • Estructuras de datos en Python
    • Uso básico de listas
    • Manejo avanzado de listas
    • Tuplas y conjuntos
    • Diccionarios
    • Entrada/Salida y Excepciones
  • Librerías especializadas en el manejo de datos
    • Introducción a numpy
    • Manejo avanzado de numpy arrays
    • Introducción a DataFrames
    • Operaciones y transformaciones de DataFrames
  • Cierre
    • Conclusiones
Tema 3: Fundamentos R

Resumen

En esta clase se introducirán los conceptos principales del lenguaje de programación R. El objetivo principal es ofrecer una vista de pájaro de la filosofía del lenguaje, las operaciones principales y la estrategia de aplicación de esta tecnología. Todo esto mediante un enfoque técnico en el que nos centraremos en escribir código interactivo para experimentar.

Objetivos

  • Comprender las ventajas y desventajas de R como lenguaje de programación.
  • Familiarizarnos con la sintáxis básica de las operaciones más comunes en el lenguaje.
  • Familiarizarnos con las librerías principales de R enfocadas al análisis de datos.

Temario

  • Introducción a R
    • Presentación de la clase
    • Tutorial Rstudio Cloud I
    • Tutorial Rstudio Cloud II
    • Instalación de Rstudio
    • Introducción a R y tipos básicos
    • Estructuras de control y funciones
  • Gestión de datos estructurados
    • Introducción a DataFrames
    • Gestión de dependencias e instalación de dplyr
    • Introducción a dplyr
    • Introducción a dplyr: cómo trabajar con duplicados
  • Cierre
    • Conclusiones

Experto

Javier Cózar del Olmo

CTO y Cofundador at Taidy.

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Curso de Introducción a los lenguajes de programación

U$S 510

  • Big data & IA
Inicio: 28 Noviembre 2024
1 mes
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