Duración: seis (6) semanas. La carga horaria total se estima en 96 horas.
Descripción general del curso:
Las ciencias sociales y de la salud generan anualmente enormes volúmenes de datos, y por ello son objetivos prioritarios de la ciencia de datos y, más específicamente del aprendizaje automático (“machine learning”), ya que este ofrece numerosas técnicas para la gestión y el análisis de la información que producen.
Por ejemplo, se estima que en unos 15 años dos tercios de las actividades en salud serán gestionadas por técnicas de aprendizaje automático.
Este curso introduce al aprendizaje automático y muestra cómo aplicar variadas técnicas en las ciencias sociales y de la salud.
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático (“machine learning”) es un subconjunto de la inteligencia artificial centrado en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender y tomar predicciones o decisiones sin necesidad de programación explícita. Por lo tanto, en lugar de depender de sus instrucciones, los sistemas de aprendizaje automático aprenden de los datos y mejoran su rendimiento con el tiempo gracias a la experiencia.
Destinatarios:
Todo personal que integra, o aspira a integrar, el sistema de salud. También el curso es una propuesta de capacitación para otros interesados en conocer técnicas de manejo de datos orientadas a los procesos de toma de decisiones.
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Modalidad: El curso es práctico, documentado con ejemplos no triviales. Cada técnica se presenta con el mínimo necesario de teoría y enseguida se enseña paso a paso cómo aplicarla con datos reales. Los ejemplos se desarrollan en el lenguaje Python, empleando cuadernos Jupyter Notebook descargables. El curso se desarrolla completamente en formato virtual con lo cual permite realizar la capacitación desde cualquier parte del país y de la región. De la misma forma, el formato habilita a que cada alumno ingrese a la plataforma en el momento y horario que le resulte más productivo, ya que el material queda subido a la misma y no existen restricciones de ingreso ni obligación de horarios o encuentros virtuales. |
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Requerimientos de computación:
Python es una aplicación poco exigente en materia de memoria RAM. Con una PC que cuente con un procesador Intel i3, o de rango equivalente, se puede trabajar sin dificultad.
El software utilizado en el curso es de distribución libre y gratuita. Los inscriptos recibirán las instrucciones pertinentes para la descarga.
Programa del curso
| Parte I – Datos, Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
Objetivos y metodología Algoritmos y modelos Modos de aprendizaje automático Bibliotecas de Python: pandas, numpy, scikit-learn
Parte II -Preparación para el análisis Transferencia de datos Inspección exploratoria Gestión de datos faltantes, codificación de variables categóricas, normalización
Parte III – Técnicas de Aprendizaje Automático Clasificación de las técnicas en AA Organización de los datos de entrada Función de costo Descenso por gradiente Propiedades de los datos
Aprendizaje supervisado: regresión Regresión lineal Regresión de Poisson: datos de conteo
Aprendizaje supervisado: clasificación Regresión logística SVM Naive Bayes Arbol de decisión Bosque aleatorio K-vecinos más próximos (K-NN)
Aprendizaje no supervisado K-medias |
Evaluación: La evaluación final se basará en parte en el desempeño a lo largo del curso, y en parte en la elaboración de un proyecto propio bajo tutoría.
Acreditación: El Centro REDES emite certificados por PARTICIPACIÓN (asistencia) para quienes así lo ameriten y, opcionalmente, de APROBACIÓN con evaluación numérica. Estos últimos requieren la presentación de un Proyecto Personal sobre un tema a elección del participante.n.
Duración: seis (6) semanas.
Horas de curso: 72 horas
Modalidad: virtual asincrónico.
En 2018 las publicaciones diarias buscando gerentes con conocimientos de Python crecieron un 80%. El aprendizaje de Python constituye un paso inicial para introducirse en la Ciencia de datos.
El curso se extiende por seis semanas. En las primeras cuatro semanas se presenta todo el contenido. Las últimas dos semanas se emplean en repaso, puesta al día y desarrollo del Proyecto Personal, optativo. El Proyecto Personal brinda la oportunidad de desarrollar un tema de interés particular para el participante.
Destinatarios: La naturaleza multipropósito de Python, unido a la facilidad de aprendizaje, lo hacen atractivo tanto para jóvenes estudiantes como para profesionales formados. Este es un curso de introducción a Python que le llevará hasta un nivel intermedio de manejo del lenguaje. Quienes tengan nociones de Python, o provengan de otros lenguajes, también encontrarán material útil.
Nivel y requisitos
El nivel del curso es básico a intermedio. No se presupone conocimiento previo en Python ni en programacion en general
Requerimientos de computación:
Los programas que se emplean son poco exigentes en espacio físico en el disco duro y de uso de la memoria RAM. Una PC con procesador Intel i5, o de rango equivalente, es suficiente para trabajar sin dificultad.Se emplea software de acceso libre y gratuito.
Descripción general del curso:
Python es un lenguaje de programación de alto nivel y multipropósito que opera mediante la interpretación de scripts y favorece una organización modular del código. Aclaremos esta definición. Alto nivel significa que tiene una sintaxis más cercana a la experiencia en lenguaje del usuario, en otras palabras, es más fácil de entender. El término interpretación se refiere a que el código, o script, es leido, interpretado y ejecutado línea por línea, sin pasar por una etapa de compilación, como es el caso de lenguajes como FORTRAN. Organización modular indica que un script puede dividirse en módulos independientes entre sí de tal manera que un determinado módulo puede ser reutilizado en otros scripts. Adicionalmente, Python es un lenguaje de acceso libre y gratuito.
Python es un lenguaje de programación estructurada y también un lenguaje de programación orientada a objetos. Este curso se enfoca en la programación estructurada.
¿En qué se usa Python?
- Minería de datos
- Aprendizaje automatizado
- Inteligencia artificial
- Desarrollo web
- Creación de juegos
- Creación de aplicaciones de escritorio
ChatGPT:
Se incorpora ChatGPT para consultas generales y para ayuda con la codificación. La primera clase da ejemplos sobre el modo de uso y de posibles aplicaciones en el curso.
Duración: Seis (6) semanas. La carga horaria total se estima en 96 horas.
Descripción general del curso:
Python y Excel son dos potentes programas para el procesamiento de datos. Aunque sus prestaciones se superponen, las diferencias son marcadas. Excel tiene a su favor mil millones de usuarios, 100 veces más que Python, lo cual hace que la difusión de informes en formato de planilla Excel sea lugar común (SENACEA, 2021). Como contrapeso a esta popularidad, Excel tiene limitaciones en el volumen de datos que puede procesar, en aspectos de seguridad informática y, sobre todo, en que la ejecución de tareas repetitivas es tarea engorrosa (CambridgeSpark, Abril, 2022).
Python, por su parte, supera a Excel en poder de cálculo, capacidad de gestión de datos, seguridad cibernética, y recursos gráficos, en parte gracias a miles de bibliotecas asociadas. Python opera con scripts que pueden ser reutilizados indefinidamente en tareas reiterativas, como consolidación de planillas, homogeneización de datos y compilación de informes, entre otras.
Este curso se basa en la premisa de que la simbiosis entre Python y Excel es de beneficio mutuo. El usuario de Excel se beneficia al incorporar recursos de Python para automatizar muchas tareas y mejorar las presentaciones, sin dejar de usar Excel. El usuario de Python se beneficia al aprender a manipular datos en planillas Excel y multiplicar la potencial audiencia difundiendo los resultados por Excel, una plataforma de fácil acceso y enorme aceptación.
En este curso se ve cómo combinar Excel y Python. En breve, se ve cómo transferir información de Excel a Python, procesarla en Python y devolver los resultados a Excel en un formato adecuado para la difusión. Se trabaja con dos bibliotecas de Python: pandas y openpyxl
ChatGPT:
Se incorpora ChatGPT para consultas generales y para ayuda con la codificación. La primera clase da ejemplos sobre el modo de uso y de posibles aplicaciones en el curso.
Modalidad
El curso es fuertemente práctico e incluye videos complementados con scripts en cuadernos Jupyter.
Quienes deseen un certificado con calificación numérica deben presentar un Proyecto Personal al finalizar el curso.
Habrá una clase sincrónica en horario a convenir, para brindar orientación y para aclarar dudas sobre el Proyecto Personal.
Destinatarios:
Si usted es usuario de Excel y sabe/sospecha que Python puede ayudarle a automatizar tareas y fortalecer la capacidad de cálculo y gráfica de Excel, entonces este curso le será útil. Si usted es desarrollador de Python y sabe/sospecha que Excel le puede ampliar por un factor de diez la llegada a potenciales clientes gracias a la facilidad de uso, la plataforma interactiva y la enorme difusión que tiene Excel, entonces este curso le será útil. No se trata de remplazar un programa por otro. Se trata de combinarlos para crear un recurso mucho más potente.
Nivel y requisitos
El nivel del curso es básico a intermedio. No se presupone conocimiento previo en Python ni en programacion en general
Requerimientos de computación:
Python es un programa de acceso libre y gratuito. Es poco exigente en espacio físico en el disco duro y de uso de la memoria RAM. Una PC con procesador Intel i5, o equivalente, es suficiente para trabajar sin dificultad.
ChatGPT: modo de uso y aplicaciones
Instalación de los programas empleados
Conformación del entorno de trabajo
Bases de datos utilizadas
Python y Excel: los programas
Presentación de Python
Biblioteca openpyxl
Biblioteca pandas
Preparación de informes y miscelánea