CURSO
TRATAMIENTO DE DATOS E INTRODUCCIÓN A MACHINE LEARNING CON PYTHON
PRESENTACIÓN
Este curso tiene como objetivo brindar herramientas avanzadas de tratamiento de datos que permitan su posterior análisis mediante herramientas básicas de machine learning.
El enfoque será práctico y con ejercicios de programación utilizando el lenguaje de programación python mediante los frameworks pandas y sklearn; cada clase se tendrá una explicación teórica del tema a tratar y se solucionará un ejercicio utilizando como herramienta lo visto en la explicación teórica.
JUSTIFICACIÓN
Una de las principales actividades de los científicos de datos en ingenieros es la preparación de los datos para posteriores análisis con herramientas de machine learning.
En esta actividad se invierte más del 70% del tiempo en los proyectos y los principales problemas que generan errores de código se derivan del tratamiento inadecuado de los datos. Además, dentro del análisis exploratorio se pueden determinar comportamientos y características naturales de los datos antes de un análisis más avanzado.
Este curso busca brindar herramientas para preparar cualquier conjunto de datos estructurados para su exploración y posterior análisis mediante herramienta básicas de machine learning. Se verán los algoritmos clásicos de machine learning con un enfoque más práctico que teórico, que permita generar resultados de una manera rápida para de esta forma iterar con otros modelos y escoger el que brinde los mejores resultados, para determinar el comportamiento del fenómeno a analizar.
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Objetivos
Objetivo general:
Mostrar la preparación de datos como la etapa más importante antes de realizar cualquier análisis o plantear modelos de machine learning.
Objetivos Específicos:
- Enseñar a los estudiantes a realizar un análisis exploratorio EDA y poder preparar los datos para algoritmos de machine learning mediante el framework pandas de python.
- Hacer una introducción a los algoritmos de machine learning mediante el uso de la librería sklearn.
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Perfil del aspirante
El aspirante al curso deben tener conocimientos básicos de python y del manejo de entorno virtuales con anaconda, virtualenv o poetry; además, debe tener un conocimiento básico en estadística descriptiva para entender las métricas de evaluación de modelos, contar con 8 horas semanales: 6 de clase y dos horas para resolver los ejercicios propuestos, aproximadamente.
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Metodología
La metodología será muy práctica y enfocada en el desarrollo de software donde cada clase se verá una explicación teórica del tema a tratar con un ejemplo y su solución en python.
De igual manera, se propondrá un ejercicio corto para aplicar lo aprendido en la parte teórica: el ejercicio se resolverá de manera participativa por los estudiantes y se resolverán todas las dudas en el mismo espacio.
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Competencias a desarrollar
Al finalizar el curso, los participantes estarán en capacidad de:
- Conocer el proceso de preparación de datos para algoritmos de machine learning y el análisis exploratorio de datos.
- Comprender los elementos básicos de la inteligencia artificial.
- Conocer los fundamentos del machine learning y los tipos de algoritmos más utilizados.
- Aplicar métricas y técnicas para la validación y comparación de algoritmos de aprendizaje automático.
- Reconocer y utilizar entornos interactivos para crear y ejecutar proyectos de forma colaborativa.
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Requerimientos
Para poder tomar el curso, cada participante debe tener una cuenta de Google (correo de Gmail) y una conexión estable a internet para conectarse a los encuentros sincrónicos.
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