LOS 4 PASOS PARA CONVERTIRTE EN UN EXPERTO EN DATA SCIENCE
LOS 4 PASOS PARA CONVERTIRTE EN UN EXPERTO EN DATA SCIENCE

Seminario gratuito online
Martes 19 de mayo de 18.30 a 21.30

ACTIVIDAD GRATUITA Y ABIERTA A TODA LA COMUNIDAD

Desde el Centro de Graduados de la Facultad de Ingeniería de la UBA te recomendamos seguir 4 pasos para entrar al mundo de la Inteligencia Artificial.

En esta charla te vamos a contar como dar los pasos 1 y 2, en charlas posteriores abordaremos los pasos 3 y 4.

Vamos a ver las posibilidades que abre la era de los datos y a ver porqué Python es el lenguaje del momento y el ideal para introducirse en programación en general y en el ámbito de Data Science en particular.

Vamos a presentar dos cursos de interés de distinto nivel, sus programas y sus alcances para que puedas elegir el indicado para vos.


TEMARIO

PASO 1

1 - Introducción a la programación en Python.

Curso para quienes quieran iniciarse en el mundo de la programación.
Veremos qué son los programas y cómo se escriben en Python, introduciendo los conceptos clave de la programación y del lenguaje.

* Las herramientas: Anaconda Python y Jupyter Notebook
* Secuencias de instrucciones
* Expresiones y Operadores
* Variables y asignación
* Tipos de datos
* Control de flujo: alternativas y bucles
* Funciones: reutilización de código
* Estructuras de Datos

PASO 2

2 - Análisis de datos con Python.

Curso para quienes tengan conocimiento de programación en Python o en otros lenguajes.
Veremos las capacidades que ofrece este lenguaje para el análisis de datos, lo que nos abrirá las puertas al mundo del Machine Learning. Enseñaremos a usar las bibliotecas más potentes para el análisis de datos con lo que ganarás la autonomía necesaria para realizar tus propios análisis.

* Repaso de las características y sintaxis del lenguaje y técnicas avanzadas
* Cargar datasets: entrada y salida de datos
* Manejo de bibliotecas
* Manejo de vectores y matrices con Numpy
* Manejo y análisis de datos con Pandas
* Visualizaciones con Matplotlib y Seaborn

PASO 3
3 - Fundamentos de Machine Learning (sklearn)

PASO 4
4 - Especialización en Deep Learning (Keras y Tensorflow)
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