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programacion ciencia de datos

Curso Programación en ciencia de datos

Información General

Presentación

Programación en Ciencia de Datos

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Educación Continuada: programas abiertos y empresariales de educación no formal que optimizan el desempeño profesional.

Comprensión y apropiación de los lenguajes de la analítica de datos.

Se busca desarrollar habilidades en metodologías y lenguajes de programación que se utilizan en todas las etapas de la analítica de datos. Temas: Lenguajes para consulta de datos estructurados, Lenguajes para el análisis de datos, Técnicas de pre-procesamiento, Metodologías para la analítica y Herramientas de visualización de datos.

Por qué estudiar con nosotros

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Al finalizar el curso, los estudiantes serán capaces de desarrollar habilidades en metodologías y lenguajes de programación que se utilizan en todas las etapas de la analítica de datos.

Metodología

El curso es práctico y participativo; se desarrollará mediante presentaciones magistrales, talleres y estudios de casos.

Deberes del participante

  • Contar con conexión a internet de banda ancha.
  • Disponer de audífonos (diadema o manos libres) para aislar el ruido externo.
  • Verificar que el equipo de cómputo no haya sido bloqueado para conexiones a herramientas de Microsoft.
  • En caso de ser miembro de Microsoft Teams con otra cuenta, cerrar las sesiones que la involucren e ingresar con un navegador libre de caché.
  • Conectarse a las sesiones de clase con mínimo diez minutos de antelación, de manera que verifique la conexión y realice los ajustes del caso.
  • Disponer de materiales para tomar apuntes.

Certificación

La Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito otorgará el certificado de asistencia a quienes participen activa y cumplidamente, como mínimo, en el 90 % de las sesiones programadas.

Perfil del aspirante

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  • Profesionales interesados en desarrollar habilidades en metodologías y lenguajes de programación para la analítica de datos.

Contenido temático

Lenguajes para consulta de datos estructurados (8 horas)

Lenguajes para consulta de datos estructurados.

Lenguajes para el análisis de datos (7 horas)

Lenguajes para el análisis de datos.

Técnicas de pre-procesamiento (8 horas)

Técnicas de pre-procesamiento.

Metodologías para la analítica (6 horas)

Metodologías para la analítica.

Herramientas de visualización de datos (7 horas)

Herramientas de visualización de datos.

Fechas y horario

El curso se desarrollará entre el 18 y el 28 de septiembre de 2023, de lunes a jueves de 5:00 p.m. a 9:30 p.m., en modalidad remota vía Microsoft Teams.

La Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, para sus programas de Educación Continuada, se reserva el derecho de cambiar sus conferencistas y fechas de realización, o cancelarlos de no contar con el número de personas requerido para tal fin. Lo anterior se informará a los interesados con antelación.

Valor de la inversión

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El valor de la inversión es de $1.090.000 (un millón noventa mil pesos) por participante.

Descuento del 5 % por pronto pago hasta el 4 de septiembre de 2023.

Inscripciones hasta el 14 de septiembre de 2023.

Conferencista invitado

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Wilmer Garzón Alfonso

Wilmer Garzón Alfonso

Candidato a Doctor en Ciencias de la Computación en el École des Mines de Nantes (Francia) y la Escuela Colombiana de Ingeniería (Bogotá). Magíster en Ciencias en Ingeniería de la computación de la Universidad de Puerto Rico, tesis de investigación en el campo de Bioinformática, desarrollando algoritmos para el procesamiento y análisis de datos genéticos. Ingeniero de sistemas y matemático de la Escuela Colombiana de Ingeniería. Más de 13 años de experiencia como consultor y asesor en proyectos de tecnología en la automatización de procesos documentales y procesamiento de información aplicando técnicas de reconocimiento e inteligencia artificial. Ha participado en reconocidas empresas públicas y privadas del país y Latinoamérica. En la actualidad, profesor de planta y director del Centro de Estudios de Fundamentos de Computación del Programa de Ingeniería de Sistemas. Sus temas de interés en investigación están relacionados con análisis de datos, aprendizaje de máquina, aprendizaje federado y procesamiento distribuido.

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