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Instituto de Data Science de Argentina

Diplomatura en Python aplicada a Científico de Datos

Modalidad Diplomatura online: Las clases teóricas y las prácticas se emiten por videoconferencia en vivo y son interactivas. Las emisiones se guardan para repaso de los estudiantes y tienen soporte de material PDF. Trabajos prácticos sobre casos reales
Carga horaria: 120 Hs
Duración: 12 semanas
Inicio 30 de marzo de 2020
Inscripción abierta. Abona la Matrícula y reservá tu vacante. Cupos limitados
Costo total: $ 19.900
Matrícula $ 9.900 y dos cuotas de $ 5.000
*Bonificación especial en la Matrícula para quienes se inscriban hasta 10 días antes que inicie la Diplomatura.

$9.900 $7.900

Producto disponible

Descripción

Programa de Estudio de la Diplomatura en Python aplicada a Científico de Datos

La Diplomatura en Python aplicada a Científico de Datos está enfocada a aprender a programar en Python y su aplicación orientada al mundo la ciencia de datos

Beca gratis

Programa análitico de la Diplomatura

Unidad 1: Elementos de Python
Descarga e instalación
Principales librerías
Variables y tipos de datos
Listas, tuplas y diccionarios
Ejecución condicional
Ciclos definidos e indefinidos
Manejo de Excepciones
Funciones y Generadores
Clases y objetos
Manejo de archivos y directorios
Conexión a archivos planos
Conexión a Excel
Conexión a Bases de Datos

Unidad 2: Análisis Exploratorio
Uso de NumPy
Uso de Pandas
Uso de MatPlotLib
Módulo matplotlib
Módulo math
Módulo numpy
Módulo yt
Módulo mayavi

Unidad 3: Aprendizaje no supervisado
Uso de Scikit-Learn
Análisis de componentes principales
K-Medias
Clustering jerárquico

Unidad 4: Vecinos Cercanos (Knn)
Instalación y uso del paquete
Ejemplo conceptual en Excel
Ejemplo en Python
Principales parámetros de ajuste y control
Problema concreto

Unidad 5: Bayes Ingenuo
Instalación y uso del paquete
Ejemplo conceptual en Excel
Ejemplo en Python
Principales parámetros de ajuste y control
Problema concreto

Unidad 6: Árboles de decisión
Instalación y uso del paquete
Ejemplo conceptual en Excel
Ejemplo en Python
Principales parámetros de ajuste y control
Problema concreto

Unidad 7: Máquinas de Soporte Vectorial
Instalación y uso del paquete
Ejemplo conceptual en Excel
Ejemplo en Python
Principales parámetros de ajuste y control
Problema concreto

Unidad 8: Discriminante lineal y cuadrático
Instalación y uso del paquete
Ejemplo conceptual en Excel
Ejemplo en Python
Principales parámetros de ajuste y control
Problema concreto

Unidad 9: Redes Neuronales
Instalación y uso del paquete
Ejemplo conceptual en Excel
Ejemplo en Python
Principales parámetros de ajuste y control
Problema concreto

Unidad 10: Reglas de asociación
Instalación y uso del paquete
Ejemplo conceptual en Access
Ejemplo en Python
Problema concreto
Principales parámetros de ajuste y control
Esquema de votación de reglas

Docente: Ignacio Urteaga

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