*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

  • Generar en los participantes la capacidad de aplicar técnicas de analítica, visualización de la información y Big Data, con aplicación en diferentes escenarios, particularmente en los que sea requerido el análisis estratégico del negocio.

Metodología

A través del desarrollo de varios proyectos y demostraciones se enseñarán las bases para el análisis de datos con Python. El enfoque del programa es principalmente práctico, con formación teórica y el acompañamiento de docentes especialistas en el área.

Dirigido a:

Estudiantes de bachillerato, profesionales y estudiantes del área de Tecnologías de la Información y público en general interesado en aprender las bases del diseño y desarrollo de aplicaciones.

Requisitos Tecnológicos:

  • Windows 7, 8, 10
  • 4 GB RAM
  • 1280×768 display
  • Mouse

Fecha de inicio:

10 de octubre 2022

Duración:

90 Horas

Horario:

Lunes a viernes: 7:00 p.m.  a 9:00 p.m

Docente:

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Angelower Santana Velásquez

Bioingeniero de la Universidad de Antioquia, Magíster en Ingeniería con énfasis en Machine Learning aplicado de la Universidad de Antioquia, con una amplia experiencia como docente universitario e ingeniero investigador, cuenta con habilidades para programar en Python, ha programado en C++, Visual Basic, MatLAB, LabView, maneja programación web como HTML, PHP, JavaScript y CSS3; ha utilizado Software de diseño como EAGLE, AutoCAD y simuladores como Schematic; ha manejado instrumentos de laboratorio de electrónica como osciloscopio, multímetro, generadores de ondas, fuentes de voltaje y corriente, tarjeta de adquisición de datos de LabVIEW; ha hecho desarrollos de control de motores paso a paso con LabVIEW y Microcontroladores; ha trabajado con sensores ópticos, térmicos y ultrasónicos; y tiene conocimientos en electrónica analógica y digital. Es de anotar que algunos de estos lenguajes de programación los ha trabajado en entornos de Windows y Linux.
Tiene más de cinco años de experiencia en docencia universitaria, enseñando algoritmos y programación en Python básico, manejo de archivos y gestión de bases de datos MySQL con Python. Así como implementación de algoritmos de Machine Learning y Deep Learning con Python.

Tiene cinco años de experiencia en docencia universitaria, enseñando algoritmos y programación en Python básico, manejo de archivos con Python y gestión de bases de datos MySQL con Python.

CONTENIDO TEMÁTICO

Modulo 1: Analítica y Big Data

  • Introducción a la analítica del negocio
  • Introducción a machine learning
  • Proceso CRIPS-DM
  • Casos de negocio en Big Data
  • Analítica y Big Data en LATAM y Colombia
  • Demanda de cargos en Big Data

Modulo 2: Scraping Web

  • Manejo de archivo: CSV, Excel, JSON y XML.
  • Ficheros incluidos en la página web.
  • Datos que forman parte de la página.
  • Datos que requieren interacción.
  • API Twitter

Modulo 3: Bases de datos No relacionales.

  • Arquitectura cliente-servidor de MongoDB.
  • Bases de datos, colecciones y documentos
  • Carga de datos
  • Consultas simples, Agregaciones, Vista, Update y remove

Modulo 4: Modelos de Analítica Aplicados a los Negocios

  • Carga de datasets y visualización de información
  • Imputación de datos.
  • Introducción a los modelos de analítica
  • Modelos supervisados

Modulo 5: Visualización de la Información

  • Importancia de la visualización
  • Pasos en la visualización
  • Minería de texto y redes sociales
  • Visual analytics

Modulo 6: Ética en el Análisis de Datos e Información

  • Los cinco dilemas ético-prácticos más comunes en el manejo del Big Data
  • Asimilación de modelos de toma de decisiones ético-responsables de manejo de los grandes datos
  • Conceptos ético-prácticos aplicables en el manejo del Big Data

Modulo 7: Procesamiento distribuido con Spark

  • Conjuntos de datos distribuidos resilientes
  • Creación de RDDs.
  • Operaciones de acciones y transformaciones
  • Ejemplo de procesamiento de RDD

VALOR NO AFILIADO

$ 1.050.000

VALOR CATEGORÍA C

$ 525.000

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