MIIA4101 Herramientas Computacionales para Análisis de Datos
Este curso busca desarrollar habilidades para usar lenguajes de programación y herramientas de software contemporáneos como un medio para desarrollar analítica de datos a la medida. En particular, el curso explora las fases de extracción y manipulación de datos, así como el análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo alrededor de casos y preguntas de negocio. Se cubre el uso de Python y sus paquetes más populares para análisis estadístico, visualización y modelamiento de datos, simulación y optimización, pero no se profundiza en el trasfondo de estas técnicas. Se adopta Python por ser un lenguaje de propósito general, con alto nivel de abstracción y facilidad sintáctica para no expertos en programación. Las habilidades desarrolladas en el curso son extensibles y aplicables a cualquier lenguaje de programación. Sin embargo, se presentan también nociones básicas del lenguaje de programación R por ser otra opción común en análisis de datos. Más que ser un curso de programación, este es un espacio para perder el "miedo" a interactuar con computadores y programación, ofreciendo grandes posibilidades en el contexto de Analytics.
Al finalizar el curso, el estudiante debe estar en capacidad de:
- Leer, manipular, limpiar y escribir datos desde Python (y R)
- Manejar adecuadamente estructuras de datos, estructuras de control y funciones en un lenguaje de programación (Python).
- Utilizar funciones existentes y desarrollar funciones propias que sean útiles para la realización de las principales actividades de análisis de datos
- Utilizar herramientas gráficas adecuadas para explorar la información contenida en los datos y presentar información y resultados de manera eficaz
- Realizar análisis descriptivos, predictivos y prescriptivos básicos valiéndose de paquetes existentes y funciones propias
- Aprender de forma autónoma y eficaz funcionalidades adicionales de los lenguajes tratados y aprender de forma autónoma nuevos lenguajes (e.g., Julia, Kotlin, Java, C++) y herramientas (e.g., TensorFlow, AWS) de acuerdo a las necesidades de cada proyecto/problema
Periodo en el que se ofrece el curso
202410
Idioma en el que se ofrece el curso
Español
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