Resumen del Curso
| 01/06/2021 a 17/06/2021 | | 24 horas |
| presencial | | Precio (externos) : 432€
Precio (Asociado) : €
Precio (Colegiado) : 368€ |
Voy a contar con ...
Contenido del curso
| Descripción | En este curso se hará un recorrido del uso del lenguaje, desde la base sintáctica hasta una funcionalidad avanzada orientada hacia el análisis de datos, otorgando unas herramientas con las que el alumno puede, por cuenta propia, enriquecer y especializar su propio repertorio. |
| Serás capaz de... |
- Familiaridad con Python, su gramática y sintaxis
- Uso y preparación de módulos de código en Python, incluyendo las principales librerías de Machine Learning
- Preparación y análisis estadístico de datos crudos de cualquier formato
- Correcta representación gráfica de datos
- Aplicación informada de los modelos más habituales y contemporáneos de Machine Learning: k-Vecinos, clustering jerárquico, árboles de decisión, redes neuronales artificiales...
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| Programa |
- Tema 1. Introducción a Python (1h)
- Lenguaje interpretado y tipos dinámicos
- Sintaxis
- Condicionales y estructuras de control
- Listas, diccionarios y otros iterables
- Tema 2. Uso básico de Python (3h)
- Jupyter
- Scripts, Módulos y empaquetado
- Introducción a las librerías más usadas
- Visualización de datos
- Tema 3. Introducción a “Data Science” (1h)
- Visión general
- Descripción de las fases del Data Analytics
- Tema 4. Análisis Exploratorio de Datos (AED) (3h)
- Estadística descriptiva
- Análisis Univariante
- Análisis Multivariante
- Tema 5. Procesado de datos (4h)
- Limpieza de datos (data cleansing)
- Gestión de datos faltantes
- Reescalado / Normalización
- Datos categóricos a numéricos (Codificación)
- Datos numéricos a categóricos (Discretización)
- Remuestreo (resampling)
- Tema 6. Introducción a Machine Learning (ML) (2h)
- Introducción a Machine Learning
- Clasificación de modelos de ML
- Proceso estándar de modelado
- Evaluación de modelos de ML
- Mejorar los resultados de los modelos
- Tema 7. Machine Learning (ML) en Python (10h)
- Regresión: lineal, múltiple (1h)
- Clasificación: kNN, Naive Bayes, Árboles de decisión (3h)
- Modelos Black Box: ANN, SVM (2h)
- Agrupación de modelos (Ensemble) (2h)
- Clustering: kMeans (1h)
- Introducción a Deep y Reinforcement Learning (1h)
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Inscripción
| Tipo de Curso | Propio, organiza COITCV/AVIT |
| Clase | Aula de formación del Instituto Tecnológico de Informática- ITI. Ciudad Politécnica de la Innovación, Edificio 8G, Cuarta Planta |
| Agenda | Martes y jueves. De 9:30 a 13:30h |
| Inicio plazo de inscripción | 02/03/2020 |
| Fin plazo de inscripción | 21/05/2021 |
| Proceso de Inscripción |
- Precio público general: 432€ (IVA no incluido)
- Asociados AVIT: descuento del 15% por el convenio firmado entre la AVIT y el ITI (este descuento no es aplicable en el curso cuando esté en "período de venta anticipada") Consulta condiciones.
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- Si eres asociado y/o colegiado identifícate como tal y envía la “Inscripción del Colegiado”. Una vez recibida la inscripción te enviaremos el "código descuento" para que puedas aplicarlo en la inscripción y obtener el descuento.
Si necesitas más información escribe a rrhh@coitcv.org con el nombre del curso y la consulta. |
El plazo de inscripción terminó, la inscripción no está permitida
