Fechas
Registro
Este programa busca proveer un entendimiento profundo sobre diferentes perspectivas que se pueden obtener de los datos generados en cualquier industria y sacar mayor provecho de ellos. Es un curso de nivel intermedio diseñado para empresas pequeñas, emprendedores y profesionales que busquen realizar una mejor gestión de sus recursos en base a la data que generan.
La idea principal es brindar una experiencia práctica e interactiva al aprendizaje de los métodos y algoritmos de Data Science y Machine Learning, y que los estudiantes puedan generar reportería de sus empresas y modelos de inteligencia artificial para predecir cambios en el ambiente de sus negocios. Para ellos, se explorarán herramientas como visualización de datos, métodos estadísticos, y habilidades en inteligencia artificial.
Este curso incluye ejercicios de programación con diferentes sets de datos tomados de Kaggle para diferentes industrias y se utilizarán también herramientas adicionales como Google Analytics y Google Looker para hacer análisis y visualización de datos.
Adicionalmente, se discutirán diferentes aplicaciones a varias industrias como E-commerce, energía, medicina y otros campos de negocio. Un punto adicional será la creación de KPIs para una determinada industria y cómo se puede predecir el comportamiento de estos indicadores de acuerdo a distintos cambios y para el futuro.
Está diseñado para todo tipo de audiencia que tenga cierto conocimiento previo de programación en Python.
En línea
Lunes y Miércoles de 18h00 a 20h00
Pronto Pago: $410 (18 sep)
Público General: $460
Tarifa ALUMNI: $430
Descripción general
Objetivo General:
1. Entender cuáles son las principales características y herramientas utilizadas en ciencia de datos.
2. Entender y obtener información de fuentes gráficas.
3. Entender el rol fundamental que tiene el intelecto y las capacidades humanas para administrar los desarrollos en Data Science e inteligencia artificial.
4. Mostrar perspectivas de los datos a través de reportes y otros medios gráficos.
5. Implementar herramientas estadísticas para analizar el comportamiento y la distribución de los datos.
6. Implementar algoritmos de inteligencia artificial (especialmente métodos de clasificación) para predecir el comportamiento de los datos.
7. Entender los conocimientos teóricos y tener un background del problema que se busca solucionar para en base de esto y del tamaño y tipo de dataset que se maneje elegir el método más adecuado en estadística y Machine Learning.
Resultados de Aprendizaje
- Entender cuáles son los principales conceptos en Data Science en diferentes industrias y de qué manera utilizar esta herramienta para mejorar la gestión empresarial.
- Aprender cuáles son las herramientas disponibles para ciencia de datos.
- Entender cuál es el papel de la inteligencia artificial y Data Science, y el rol principal que juega el intelecto y capacidad humanas para administrar estas herramientas.
- Tener experiencia real en desarrollo de estos temas y desarrollar tu propio algoritmo basado en datasets de Kaggle.
- Aprender cómo implementar métodos de inteligencia artificial con Python. Obtener información importante de datos por medio de visualización y análisis estadístico.
- Entender los conocimientos teóricos y tener un background del problema que se busca solucionar para en base de esto y del tamaño y tipo de dataset que se maneje elegir el método más adecuado en estadística y Machine Learning.
Dirigido a:
El programa está orientado a pequeñas empresas, emprendimientos y profesionales y ejecutivos en general que quieran mejorar la gestión de su negocio a través de la data que general. A su vez, se busca extender su conocimiento en visualización de datos, creación de reportería y saber de qué manera utiliza esta herramienta en sus negocios.
Desarrolladores intermedios en Python que deseen aprender Data Science y Machine Learning.
Profesionales que busquen otras oportunidades de negocio.
*Es deseable pero no mandatorio, que el candidato tenga un manejo de nivel intermedio de inglés.
*Requisitos: cierto conocimiento de programación en Python.
Los profesionales que culminen el programa serán capaces de:
- Desarrollar su propio algoritmo en data science basado en datasets reales de la industria tomados de Kaggle.
- Desarrollar su propio modelo de inteligencia artificial en Python.
- Obtener información importante de datos por medio de visualización y análisis estadístico.
- Crear reportería de pequeñas empresas, emprendimiento y entender el desarrollo modular para generar reportería de empresas que manejan gran cantidad de datos.
Emisión del Certificado:
El participante al final del curso deberá tener una nota mínima de 80% para obtener su diploma de aprobación y cumplir con un mínimo del 80% de la asistencia total del programa para acceder al certificado de aprobación.
En caso de no cumplir con el %, la Universidad San Francisco de Quito otorgará un certificado de asistencia válido por las horas asistidas.
Contenido
MÓDULO 1
Profesores:
MÓDULO 1: Herramientas de data science e inteligencia artificial
Objetivo de aprendizaje:
Aprender cuáles son las herramientas disponibles para ciencia de datos e inteligencia artificial y cómo éstas juegan un rol fundamental en el desarrollo del modelo de data science y machine learning.
Contenido del módulo:
- ETL: extraer, transformar y cargar datos.
- Visualización de datos.
- Herramientas estadísticas
MÓDULO 2: : Implementación en ciencia de datos
Objetivo de aprendizaje:
Desarrollar tu propio algoritmo basado en datasets de Kaggle y tener experiencia real en desarrollo de estos temas.
Contenido del módulo:
- Preparar un ambiente de desarrollo para Data Science en Python.
- Implementación de visualización de data en Google Looker y Google Analytics.
- Implementación de ciencia de datos
MÓDULO 3: Implementación en Inteligencia Artificial
Objetivo de aprendizaje:
Desarrollar tu propio algoritmo de inteligencia artificial basado en datasets de Kaggle y tener experiencia real en desarrollo de estos temas.
Contenido del módulo:
- Tamaño de data, cómo punto clave para elegir el método de Machine Learning.
- Implementación de métodos de regresión.
- Implementación de métodos de clasificación.
Cronograma
Inicio del curso:
Lunes 2 de octubre de 2023
Fin del curso:
Miércoles 29 de noviembre de 2023
Horario de clases:
Lunes y miércoles de 18h00 a 20h00
Detalle de días:
Cronograma Data Science y Machine Learning.pdf
Instructores
Gabriel Iturralde
M.S: Ingeniería Mecánica (Biomedicina Robótica), UT Austin
M.S: Ingeniería Mecánica (Biomedicina Robótica), Notre Dame
Pregrado: Ingeniería Mecánica, Universidad San Francisco de Quito
Fundador de 2 startups.
Profesor e investigador a tiempo parcial, USFQ.
8 años de experiencia académica y profesional.
Registro
Precio PVP: $460
Precio Pronto pago: $410 Tarifa habilitada hasta el viernes 18 de septiembre de 2023
Comunidad USFQ y ALUMNI: $430 Sujeto a disponibilidad de cupos
PASO 1: Realizar el pago
Transferencia o pago en ventanilla
Datos de la cuenta:
A nombre de Universidad San Francisco de Quito
Banco Bolivariano
Cuenta corriente Nro. 5075003350
(RUC: 1791836154001)A nombre de Universidad San Francisco de Quito
Banco Pichincha
Cuenta corriente Nro. 3407330004
(RUC: 1791836154001)
Tarjeta de Crédito
Dar clic en el siguiente PAGUE AQUÍ y complete la información solicitada por el formulario. Al finalizar quedará registrado automáticamente en el sistema.
Con tarjetas de crédito Banco de Pichincha o Banco de Guayaquil podrá acceder al siguiente financiamiento: 3 y 6 meses sin intereses, 9 y 12 meses con intereses.
PASO 2: Confirmar tu pago
Si realizó el pago mediante Transferencia o Depósito, por favor enviar una copia del comprobante de depósito (escaneado) y sus datos personales (nombres completos, cedula, teléfono y dirección) al siguiente email: rordonez@usfq.edu.ec
* En caso de requerir factura con datos distintos al del participante, detallar en el correo los siguientes datos (razón social, RUC/cédula, teléfono, dirección y correo electrónico)
Si realizó el pago con Tarjeta de Crédito no es necesario confirmar su pago, el sistema registrará sus datos automáticamente.
PASO 3: Confirmación de registro
Recibirá un mail de confirmación de registro, con la información pertinente al curso.
* La coordinación del programa se reserva el derecho de suspender o reprogramar la realización de la actividad si no cuenta con el mínimo de alumnos requeridos o por motivos de fuerza mayor. En tal caso se devuelve a los alumnos matriculados la totalidad del dinero a la brevedad posible.
