Curso de Machine Learning con Python
Presentación
El aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas (Machine learning) está creciendo rápidamente conforme crece la necesidad de que las máquinas tomen decisiones, sobre todo en tareas que pueden ser repetitivas o exijan una atención constante del personal humano. El proceso de aprendizaje requiere un amplio conocimiento del uso de estadísticas aplicadas al desarrollo de algoritmos y el uso de herramientas que permitan analizar y visualizar los datos recolectados, preparar los mismos y crear modelos que se ajusten a las condiciones de uso cotidianas para finalmente realizar un trabajo de evaluación y posterior puesta en producción de los modelos.
Cada una de estas etapas posee su propio grado de dificultad y conocimiento, que iremos abordando a lo largo del curso ayudándonos por un lenguaje robusto y consistente como lo es python, que cuenta con una vasta experiencia en el tratamiento y análisis de datos.
Modalidad: A distancia
Objetivo general
Introducirse en el mundo del aprendizaje de máquinas y descubrir las herramientas de Python que facilitan el proceso de desarrollo de modelos.
Objetivos específicos
- Investigar y profundizar en las herramientas que brinda python para cada etapa.
- Analizar las etapas del desarrollo de modelos.
Destinatarios
- Autodidactas en general.
- Personas que requieran introducirse en el mundo del aprendizaje de máquinas.
Requisitos
- Es recomendable una buena báse matemática y conocimientos de probabilidad y estadística.
- Se requieren conocimientos intermedios de python.
Equipo docente
Jose Itamar Canelon
Profesor
Ingeniero Electricista (Universidad del Zulia (LUZ), 1994), M.Sc. en Computación Aplicada (LUZ, 1997) y Ph.D. en Ingeniería Eléctrica (Universidad de Houston, 2004). Fue profesor de la Escuela de Ingeniería Eléctrica de LUZ (1994-2019), coordinador del Programa de Especialización en Ingeniería de Control de Procesos (LUZ, 2009-2016) y dir ector del Instituto de Cálculo Aplicado (LUZ, 2013-2018). Coautor de más de 40 publicaciones y Premio Nacional al mejor trabajo de científico, tecnológico y de innovación (Ministerio de Ciencia y Tecnología, Venezuela, 2003 y 2014). Actualmente es instructor de Machine Learning/Ciencia de Datos, Python, Matlab/Simulink y Sistemas de Control, entre otras áreas. Dicta cursos de automatización, control e ingeniería eléctrica para la industria petrolera.
Juan Marcelo Barreto Rodriguez
Coordinador
Mi nombre es Juan Marcelo Barreto y soy ingeniero en Materiales de la CNEA (Carrera de Ingeniería en Materiales; Instituto Sábato (Comisión Nacional de Energía Atómica 2002 - 2006). Además, tengo una MBA (MBA - Master of Business Administration– Facultad Regional Buenos Aires, Escuela de Posgrado UTN.Soy docente de numerosos cursos de inf ormática y programación en la Facultad Regional Buenos aires de la Universidad Tecnológica Nacional y me he desempeñado y desempeño como ingeniero en empresas de nuestro país.
- http://www.numpy.org/
- http://es.python-requests.org/es/latest/
- http://ipython.org/
- https://pandas.pydata.org/
- https://matplotlib.org/
- https://seaborn.pydata.org/
- https://scikit-learn.org/stable/
- https://www.tensorflow.org/learn
Metodología De Enseñanza-Aprendizaje:
Toda la comunicación con los tutores la tendrás por medio de nuestro Campus Virtual, el cual está disponible las 24hs y donde encontrarás:
- Consultas al tutor por medio de foros y mensajería interna.
- Material de lectura obligatoria.
- Contenidos complementarios.
- Clase en tiempo real, mínimo 1 encuentro cada 15 días, a través de Zoom.
Modalidad de Evaluación y Acreditación:
Para la acreditación de un trayecto formativo se tiene en cuenta:
- La lectura y visualización de todos los contenidos.
- La entrega y aprobación de todas las actividades y ejercicios que se consignen como obligatorios.
- El alumno deberá finalizar la cursada dentro de la duración del trayecto sin excepción. Terminado el mismo, no podrá entregar ninguna actividad obligatoria adeudada.
- La aprobación de la Evaluación Integradora Final, la cual puede ser un Trabajo Práctico o un Cuestionario Multiple Choice.
Al culminar el trayecto formativo, de haber cumplido con lo anteriormente nombrado se te otorgará un Certificado de Aprobación. En caso de haberlo hecho parcialmente, se te entregará un Certificado de Participación. Para conocer más acerca de nuestros certificados, consulte este artículo.
Así enseñamos:
Material de estudio online
Te brindamos los apuntes, material de estudio y textos complementarios necesarios para tu aprendizaje. Todo el contenido es descargable para que puedas visualizarlo cuando y donde quieras.
Clases en tiempo real
Tendrás clases en tiempo real periódicamente para desarrollar y profundizar las unidades temáticas. Su participación no es obligatoria y quedan grabadas para que accedas a ellas en todo momento.
Foros de discusión con docentes y pares
Desde el Centro de eLearning creemos que la retroalimentación entre compañeros y profesores es la mejor forma de aprender.
Seguimiento docente activo
Para poder desarrollar correctamente tu aprendizaje contás con profesores a tu disposición para poder despejar cualquier duda o inquietud que tengas sobre el material de estudio y la cursada. Asimismo, tendrás disponible un servicio de mensajería directa con ellos, además de los foros de intercambio.
Campus virtual disponible 24hs del día
Nuestra plataforma te permite estudiar en el horario que te sea conveniente, disponible en todo momento.
Profesores especializados en elearning
Nuestros docentes están capacitados en educación a distancia y comparten la vocación de enseñar y mantenerse en constante actualización para brindar lecciones íntegras y de gran nivel académico.
Certificación Universitaria UTN BA
Nuestros certificados son extendidos en formato digital por el Centro de e-Learning de la Secretaría de Cultura y Extensión Universitaria de UTN FRBA. Contamos con un Sistema de Verificación de Certificados (SVC) a través del cual se pueden verificar los diplomas emitidos, tanto por parte de un alumno o un tercero que requiera validar el historial académico.
¡Somos UCAP!
Estamos registrados como Unidad Capacitadora, es decir que los cursos que dictamos pueden canalizarse a través del Régimen de Crédito Fiscal para capacitación
Certificación
Diploma digital verificable a través del sistema de verificación de autenticidad.
Certificados extendidos por la Secretaría de Cultura y Extensión Universitaria de Universidad Tecnológica Nacional Regional Buenos Aires.
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