Course Summary
| 01/06/2021 a 17/06/2021 | | 24 hores |
| presencial | | Preu (External) : 432€
Preu (Associated) : €
Precio (Colegiado) : 368€ |
I will rely on...
Course Content
| Description | 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. |
| I will be able to ... |
- 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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| Program |
- 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)
- classificació: 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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Inscription
| Course type | Propi, organitza COITCV / AVIT |
| Room | Aula de formación del Instituto Tecnológico de Informática- VOSTÈ. Ciudad Politécnica de la Innovación, Edificio 8G, Cuarta Planta |
| Schedule | Martes y jueves. de 9:30 a 13:30h |
| Inscription start | 02/03/2020 |
| Inscription end | 21/05/2021 |
| Enrollment Process |
- Preu públic general: 432€ (IVA no inclòs)
- associats AVIT: descompte de l' 15% pel conveni signat entre la AVIT i l'ITI (aquest descompte no és aplicable en el curs quan estigui en "període de venda anticipada") consulta condicions.
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- Si ets associat i / o col·legiat identifica't com a tal envia la "Inscripció de l'Col·legiat". Un cop rebuda la inscripció t'enviarem el "codi descompte" perquè puguis aplicar-lo en la inscripció i obtenir el descompte.
Si necessites més informació escriu a rrhh@coitcv.org amb el nom de el curs i la consulta. |
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