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. 

Créditos

2

Instructor

Camilo Gómez

Periodo en el que se ofrece el curso

2022-20

Idioma en el que se ofrece el curso

Español