Resumen del Curso
|  | 03/05/2022 a 19/05/2022 |  | 24 horas | 
|  | presencial |  | Precio (externos) : 432€ Precio (Asociado) : 368€
 Precio (Colegiado) : 368€
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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... | 
| Programa | Tema 1. Introducción a Python (1h) 
 	Tema 2. Uso básico de Python (3h)Lenguaje interpretado y tipos dinámicosSintaxisCondicionales y estructuras de controlListas, diccionarios y otros iterables 
 	Tema 3. Introducción a “Data Science” (1h)JupyterScripts, Módulos y empaquetadoIntroducción a las librerías más usadasVisualización de datos 
 	Tema 4. Análisis Exploratorio de Datos (AED) (3h)Visión generalDescripción de las fases del Data Analytics 
 	Tema 5. Procesado de datos (4h)Estadística descriptivaAnálisis Univariantec) Análisis Multivariante 
 	Tema 6. Introducción a Machine Learning (ML) (2h)Limpieza de datos (data cleansing)Gestión de datos faltantesReescalado / NormalizaciónDatos categóricos a numéricos (Codificación)Datos numéricos a categóricos (Discretización)Remuestreo (resampling) 
 	Tema 7. Machine Learning (ML) en Python (10h)Introducción a Machine LearningClasificación de modelos de MLProceso estándar de modeladoEvaluación de modelos de MLe) Mejorar los resultados de los modelos 
 	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) | 
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 16:00 a 20:00h. | 
| Inicio plazo de inscripción | 28/03/2022 | 
| Fin plazo de inscripción | 23/04/2022 | 
| Proceso de Inscripción | 
 	——————————————————————————-Precio público general: 432€ (IVA no incluido)Precio 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. 
 	Si necesitas más información escribe a rrhh@coitcv.org con el nombre del curso y la consulta. Más información aquíSi 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. | 
El plazo de inscripción terminó, la inscripción no está permitida