Curso de Minería de datos con Python

Start Date Icon Inicio de cursada
  03/05/2024
 

Presentación

En la actualidad, estamos inmersos en un mundo digital donde la cantidad de datos generados ha alcanzado niveles exponenciales. Cada clic, cada compra en línea, cada publicación en redes sociales y cada transacción electrónica contribuye a un vasto océano de información. Las empresas, conscientes del valor que estos datos encierran, buscan aprovechar este tesoro digital para obtener ventajas competitivas.

La minería de datos es el proceso de extraer información valiosa a partir de grandes conjuntos de datos, de forma similar a la minería física. Sin embargo, muchos se desmotivan al comenzar a estudiar minería de datos, ya que requiere conocimientos de estadística, álgebra lineal, cálculo y programación.

Para hacer frente a la complejidad de estos conceptos, en este curso proporcionaremos un enfoque claro y gradual. Aprenderás los fundamentos esenciales y te guiaremos a través de ejemplos prácticos que te ayudarán a comprender y aplicar estos conceptos en situaciones del mundo real haciendo uso de Python como lenguaje de programación.

Modalidad: A distancia ágil

play_circle_filledEn vivo o acceso a las grabaciones
descriptionRecursos Multimedia
wifi100% a distancia
record_voice_overAcompañamiento de tutores

Qué vas a aprender

Objetivo general

Comprender la teoría y la práctica del campo de la minería de datos, con las bases necesarias para la gestión y aplicación efectiva de técnicas de minería de datos en diversas situaciones y aplicaciones.

Objetivos específicos

  • Adquirir un conocimiento sólido sobre las variadas técnicas de aprendizaje automático y estadísticas empleadas en la minería de datos, permitiendo a los estudiantes aplicar estas herramientas de manera efectiva en análisis y predicciones de datos.
  • Desarrollar habilidades prácticas a través de ejemplos y ejercicios de programación utilizando el lenguaje Python
  • Comprender los fundamentos esenciales de la minería de datos
  • Aprender a identificar y seleccionar las técnicas de minería de datos adecuadas para resolver problemas reales

Destinatarios

  • Analistas de datos y científicos de datos principiantes que buscan una introducción accesible a la minería de datos y quieren construir una base sólida en este campo.
  • Estudiantes y académicos que estén interesados en ampliar su conocimiento sobre la minería de datos y deseen comprender cómo aplicar estas técnicas en la investigación y el análisis de datos.

Requisitos

  • Familiaridad con conceptos matemáticos, especialmente estadística.
  • Interés y motivación para aprender y explorar nuevos conceptos en minería de datos.
  • Conocimiento básico de programación, preferiblemente en Python
  • ¿Qué es la minería de datos? (2021, noviembre 5). Sas.com. https://www.sas.com/es_ar/insights/analytics/data-mining.html
  • Yaw Boateng Ampadu, Handling Big Data in Education: A Review of Educational Data Mining Techniques for Specific Educational Problems, AI, Computer Science and Robotics Technology, 10.5772/acrt.17, 2, (2023).
  • Layton, R. (2015). Learning Data Mining with Python: Use Python to manipulate data and build predictive models.

Metodología De Enseñanza-Aprendizaje:

La modalidad de e - Learning Colaborativo es totalmente mediada por tecnologías a través del Campus Virtual FRBA. Se trata de una modalidad básicamente asincrónica que aprovecha pedagógicamente los recursos de la Web 2.0, con un complemento sincrónico, por medio de la realización de clases en tiempo real, logrando superar de esta forma, la instancia de autoestudio.


El trayecto formativo consta de Módulos; cada uno de ellos está conformado por unidades, las cuales a su vez, integran los contenidos temáticos.


Así, en cada unidad, Usted contará con:

  • Foros Proactivos de interacción y comunicación propuestos por el docente para la presentación de dudas, consultas y opiniones, la discusión y la retroalimentación (feedback) entre profesores/tutores - alumnos; y alumnos entre sí.
  • Otras vías de consulta al docente, foro de dudas, mensajería interna del campus.
  • Material de estudio curado.
  • Actividades y trabajos integradores de aplicación de los conocimientos adquiridos, individuales y/o grupales.
  • Clase en tiempo real, 2 encuentros por módulo, en el Aula Virtual Sincrónica.

Modalidad de Evaluación y Acreditación:

La Evaluación del trayecto formativo comprende una Evaluación Integradora por módulo y una Evaluación Integradora Final Obligatoria (EFIO), que se basa en la realización por parte del alumno de la entrega de una tarea (consigna específica para su desarrollo) o cuestionario. Dicha evaluación final cuenta con una segunda instancia de Exámen Recuperatorio, para aquellos participantes que no aprobaron la primera o no la realizaron dentro de las fechas estipuladas por Cronograma.


A su vez, se tendrá en cuenta también, para la evaluación:


  • La descarga y lectura de todos los elementos que componen la unidad temática.
    Grado de participación en todos los foros proactivos propuestos en cada una de las unidades temáticas.
  • La asistencia y/o descarga de las clases virtuales en tiempo real.
  • La entrega y aprobación de todas las actividades y ejercicios que se consignen como obligatorios.
  • La dedicación horaria indicada en cada caso para lograr el máximo rendimiento del estudio.
  • El alumno deberá finalizar la cursada dentro de la duración del trayecto sin excepción. - Terminado el mismo, no podrá entregar ni descargar nada adeudado y deberá cursar nuevamente en un próximo inicio, en caso de desear finalizarlo.

La acreditación del trayecto constará de la Aprobación de lo indicado en la evaluación obligatoria.


La calificación será cualitativa: Excelente, Muy Bueno, Bueno, Desaprobado.
Las tres calificaciones primeras, otorgan un certificado de "Aprobación".
Aquellos alumnos que no hayan alcanzado alguna de estas tres calificaciones o no hayan realizado la EFI, podrán obtener una calificación y certificación de Participación, previa comprobación por parte del Tutor de ciertos criterios de evaluación.

Preguntas Frecuentes

Es muy fácil:

  1. Hacé clic en el botón "Inscripción" en la página web de tu curso de interés. Si es la primera vez que estudiás con nosotros, creá tu usuario. Si ya tenés uno, iniciá sesión.
  2. La página te redireccionará al proceso de pago. Si tenés un cupón de descuento, ¡este es el momento de usarlo! Cargá su código en el botón “Tengo un cupón de descuento”.
  3. Luego de operación, el pago puede demorar entre 48 y 72hs en impactar en el sistema. ¡No te preocupes! Cuando se acredite te avisaremos vía correo electrónico. 

En caso que el curso seleccionado cuente con un proceso de admisión, deberás enviar la documentación requerida para ser admitido y luego efectuar la inscripción.

La inscripción de nuestros cursos se mantiene abierta hasta 7 días después de la fecha de inicio.
Seguí los pasos de inscripción y envianos el comprobante de pago a administracion@centrodeelearning.com para que te demos el acceso al aula y puedas comenzar a cursar.

Podés abonar a través de Mercado Pago con tarjeta de débito, crédito o en efectivo.
Si pagás con tarjetas de crédito podrás financiar el pago en 3 o 6 cuotas sin interés, dependiendo del curso. También hay cursos con financiación específica,de tenerla se informa debajo de la presentación

El día de inicio de la cursada te enviaremos un correo electrónico para avisarte que el material ya está disponible en el Campus Virtual. ¡No te desesperes! El correo puede llegar entre las 10 y las 16hs.

A partir de ese momento vas a poder visualizar los contenidos de la primera unidad, el programa de estudio y el cronograma de clases.

Para asegurar la calidad de las clases, algunos cursos pueden tener cupos limitados. Dependiendo del curso, es posible que las vacantes se completen rápido.

¡No te preocupes! Nuestros cursos cuentan con varias fechas de inicio a lo largo del año para que nadie se quede con las ganas de estudiar y certificarse en el Centro de e-Learning UTN BA.

Cursos relacionados

Conoce nuestras carreras cortas a distancia