PYTHON PARA DATA SCIENCE: APLICACIONES ESPACIALES


DOSSIER ACADÉMICO

PRESENTACIÓN

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.

OBJETIVO

El objetivo principal de este curso es dotar al alumno de los conocimientos para: 

  • Comprender los conceptos básicos de Python.
  • Aprender las herramientas de Python para manipular, analizar y visualizar conjuntos de datos.
  • Construir modelos de Aprendizaje Automático y realizar predicciones para la toma de decisiones.

METODOLOGIA

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 Python 3 y la distribución de ANACONDA/JUPYTER.

MODALIDAD

  • VIRTUAL SINCRÓNICA

HORARIO

FRECUENCIA

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

INFORMACIÓN GENERAL

DURACIÓN
32 horas académicas - 8 días 

REQUISITOS

  • Se espera experiencia previa con cualquier lenguaje de programación, de preferencia en Python.
  • Se recomienda tener conocimientos básicos de estadística
  • Computadora con arquitectura x64 bits con buena capacidad de procesamiento. Se recomienda memoria RAM superior a 8 GB y almacenamiento libre de 10 GB
  • Conexión rápida y estable de internet.

INVERSIÓN

PAGO ÚNICO
Público en General: s/ 340 soles

 


Programa


Dirigido

Estudiantes de pregrado, posgrado y profesionales de diversos perfiles interesados en potenciar sus habilidades de programación y su aplicación a la ciencia de datos usando técnicas de análisis de datos y modelos de aprendizaje automático para la obtención de información y la toma de decisiones. 


Cronograma de clases

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


Certificación

Para obtener la certificación digital a nombre de la Agencia Espacial del Perú, el participante debe:

  • Contar con el 85% de asistencia
  • Finalizar con nota aprobatoria

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