*Subsidio del 100% para afiliados y beneficiarios categorías A y B de Comfenalco Santander.
*Descuento del 50% para afiliados y beneficiarios categoría C de Comfenalco Santander.
Objetivo
- Proporcionar las bases para la utilización de software y Python en la identificación y resolución de problemas, mediante el análisis de datos de diversas fuentes.
- Capacitar en las técnicas de lectura, manipulación y procesamiento de datos para abordar desafíos prácticos.
- Desarrollar habilidades en el modelado estadísticos y comunicación visual para generar soluciones efectivas en y presentar resultados concluyentes.
Metodología
Este curso se desarrollará bajo una metodología de aprendizaje activo, donde la teoría cobra vida a través de la práctica. Utilizaremos un formato de clases demostrativas, combinando la explicación detallada de los contenidos con la ejecución simultanea de talleres y ejercicios interactivos que involucran software y hardware. Buscamos fomentar un ambiente de participación constante y pensamiento crítico, clave para compresión profunda y aplicable.
Dirigido a:
Estudiantes y profesionales de diversas áreas interesados en integrar y aplicar el análisis e interpretación de datos en sus proyectos y áreas de trabajo.
Requisitos Tecnológicos
- Windows 8.1 o posterior
- Internet
Fecha de inicio:
30 de julio 2025
Duración:
40 HORAS
Horario:
Lunes a viernes: 6:30 p.m. a 8:30 p.m.
Docente:
Jorge Anderson Arboleda Lamus
Admitido al Programa de Doctorado en Física de la Universidad de King’s College London.
Máster en Química de la Universidad Industrial de Santander (UIS).
Químico de la Universidad Industrial de Santander (UIS).
Ingeniero de Petróleos de la Universidad Industrial de Santander (UIS).
Experiencia laboral en Química teórica aplicada a Baterías y almacenamiento de energía, dilución de minerales y enlazamiento de superficies metálicas y carbo-nanotubos en la Universidad de Texas A&M.
Experiencia laboral en la industria del petróleo en servicios de alta complejidad sobre análisis e interpretación de datos.
Contenido Temático:
Módulo 1: El desafío de los datos y su entorno Python
- Entendiendo el dato: Qué es un dato y cómo la ciencias de datos nos ayuda a resolver problemas.
- El papel del análisis de datos en la toma de decisiones para solucionar retos.
- Configuración de herramientas: instalación de Anaconda, Jupyter y Python para comenzar.
Módulo 2: Fundamentos en Python para el manejo de datos
- Preconceptos de programación en Python.
- Uso productivo de Jupyter para el análisis interactivo.
- Operaciones básicas para manipular datos, sintaxis en Python.
- Dominio de librerías y módulo esenciales para el procesamiento de datos
Módulo 3: Recolección y preparación de datos para el análisis
- Adquiriendo datos: Técnicas para leer archivos de datos de diversas fuentes.
- Preparación crítica: Filtrado, selección, ordenamiento y agrupamiento de datos para asegurar su calidad.
- Reorganización de datos para un análisis eficiente.
Módulo 4: Exploración, modelado y comunicación de soluciones
- Exploración visual: Cómo la visualización de datos ayuda a descubrir patrones y anomalías.
- Pre-procesamiento avanzado: dejar datos listos para el modelado.
- Estadística descriptiva: resumen y caracterización de datos.
- Estadística Inferencial para la resolución de problemas
Valor no afiliado
$ 710.000
Valor categoría C
$ 355.000
Pagos
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Informes
Teléfono: 316 8786419
mercadeo@unc.edu.co