DATA SCIENCE PARA APLICACIONES ESPACIALES CON PYTHON

En la era de la información, estamos rodeados de datos, dentro de los datos hay respuestas a preguntas convincentes en muchos dominios sociales como la ciencia, los negocios, la política, etc. El conjunto de técnicas que permiten obtener estas soluciones forma parte de lo que se conoce como el aprendizaje automático. El aprendizaje automático es el núcleo de la inteligencia artificial, hoy, muchas aplicaciones y servicios dependen de los modelos predictivos de aprendizaje automático; y para realizar el entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático se requiere tiempo y recursos informáticos.

La ciencia de datos no solo tiene un impacto en los ámbitos tradicionales de nuestra vida, como la tecnología, la industria y el comercio, ahora también impulsa campos avanzados como la astronomía, la exploración espacial y las ciencias de la tierra; hoy en día, se puede realizar actividades como planificar una misión, predecir una lluvia de meteoros, reconocer objetos, clasificar rocas, etc.

En este curso se presenta una colección de herramientas de código abierto para analizar datos y realizar ciencia de datos, específicamente el curso impulsará su aprendizaje de Python para la ciencia de datos, así como la programación en general a través de ejemplos prácticos con aplicaciones a las ciencias de la tierra, y la exploración espacial.

Después de completar el curso, podrá escribir sus propios scripts de Python, y realizar análisis de datos para encontrar respuestas dentro de grandes conjuntos de datos mediante el uso de las herramientas de Python para importar datos, explorarlos, analizarlos y generar visualizaciones de fácil interpretación.

El objetivo principal de este curso es dotar al alumno de las herramientas y los conocimientos para integrar datos geoespaciales en proyectos de Ciencia de Datos.

• Comprender los conceptos básicos de Python.
• Aprender los pilares de la Programación Orientada a Objetos con el fin de crear código reutilizable, organizado y fácil de mantener.
• Aprender las herramientas de Python para manipular, analizar y visualizar conjuntos de datos.
• Crear y entrenar modelos de Aprendizaje Automático Supervisado para la predicción y clasificación.
• Crear modelos de Aprendizaje No Supervisado para la detección de patrones.
• Aprender a construir tableros interactivos para el despliegue de los modelos y la visualización de datos.

La metodología del curso es 100% virtual

El curso se basa en la construcción colaborativa del conocimiento y se desarrollará en modalidad remota, combinando constantemente clases teóricas dinámicas, con intervención continua del alumnado, acompañadas de prácticas dirigidas y desarrollo de proyectos individuales y/o grupales. El curso será desarrollado utilizando la versión de Python 3.9 o superior y el entorno de ANACONDA/JUPYTER.

FRECUENCIA

Lunes de 19:00 - 22:00 h
Miércoles de 19:00 - 22:00 h
Viernes de 19:00 - 22:00 h

DURACIÓN
48 horas académicas - 12 días 

• Se espera experiencia previa con cualquier lenguaje de programación, de preferencia en Python.
• Se recomienda tener conocimientos básicos de estadística.
• Computadora con arquitectura x64 con buena capacidad de procesamiento (mínimo 4 núcleos). Memoria RAM igual o superior a 4 GB
• Conexión rápida y estable de internet.

PAGO ÚNICO
Público en General: s/ 540 soles