Lección 1

Aspectos básicos de la Ciencia e ingeniería de datos

Objetivos del aprendizaje:

1. Datos vs información
2. Habilidades de un científico de datos

Lección 2

Estadística como herramienta para el análisis de datos

Objetivos del aprendizaje:

1. Variables, tipos y ejemplos
2. Medidas de tendencia central

Lección 3

Excel para el análisis de datos

Objetivos del aprendizaje:

1. Introducción a Excel para análisis de datos
2. Complementos para análisis de datos en Excel y gráficas básicas
3. Regresión lineal en Excel

Lección 4

Python para el análisis de datos

Objetivos del aprendizaje:

1. Introducción a Python para análisis de datos
2. Estadística descriptiva en Python
3. Gráficos básicos con Python

Lección 5

Machine Learning en Python

Objetivos del aprendizaje:

1. Regresión lineal en Python
2. Algoritmos de clasificación en Python
3. Ejemplo SVM en Python

Requisitos

1. Ser mayor de 18 años.
2. Saber leer y escribir.
3. Tener conocimientos básicos en el manejo del computador, correo electrónico e Internet.
4. Tener acceso a un computador con conexión a Internet.
5. Contar con el tiempo disponible para desarrollar el curso en un mes.
6. Vivir en Medellín.
7. Diligenciar el formulario de inscripción de forma correcta, verificando que los datos suministrados sean acertados.

¿Cuáles serán los criterios de selección?

Serán seleccionados las primeras 300 personas que se inscriban dentro de las fechas previstas en el cronograma y que cumplan con los requisitos de la convocatoria.

¿Cómo será el proceso de selección?

Se seleccionarán las primeras 300 personas que se inscriban dentro de las fechas previstas en el cronograma y que cumplan con los requisitos de la convocatoria.

¿Quiénes no podrán ser elegibles?

Los que no cumplan con los requisitos anteriores.

¿Cuáles son los criterios de aprobación del curso?

Realizar el 100% de las actividades del curso y aprobar el 80% de las mismas.
Diligenciar encuesta de satisfacción

Lección 1

Aspectos básicos de la Ciencia e ingeniería de datos

Objetivos del aprendizaje:

1. Datos vs información
2. Habilidades de un científico de datos

Lección 2

Estadística como herramienta para el análisis de datos

Objetivos del aprendizaje:

1. Variables, tipos y ejemplos
2. Medidas de tendencia central

Lección 3

Excel para el análisis de datos

Objetivos del aprendizaje:

1. Introducción a Excel para análisis de datos
2. Complementos para análisis de datos en Excel y gráficas básicas
3. Regresión lineal en Excel

Lección 4

Python para el análisis de datos

Objetivos del aprendizaje:

1. Introducción a Python para análisis de datos
2. Estadística descriptiva en Python
3. Gráficos básicos con Python

Lección 5

Machine Learning en Python

Objetivos del aprendizaje:

1. Regresión lineal en Python
2. Algoritmos de clasificación en Python
3. Ejemplo SVM en Python

Requisitos

1. Ser mayor de 18 años.
2. Saber leer y escribir.
3. Tener conocimientos básicos en el manejo del computador, correo electrónico e Internet.
4. Tener acceso a un computador con conexión a Internet.
5. Contar con el tiempo disponible para desarrollar el curso en un mes.
6. Vivir en Medellín.
7. Diligenciar el formulario de inscripción de forma correcta, verificando que los datos suministrados sean acertados.

¿Cuáles serán los criterios de selección?

Serán seleccionados las primeras 300 personas que se inscriban dentro de las fechas previstas en el cronograma y que cumplan con los requisitos de la convocatoria.

¿Cómo será el proceso de selección?

Se seleccionarán las primeras 300 personas que se inscriban dentro de las fechas previstas en el cronograma y que cumplan con los requisitos de la convocatoria.

¿Quiénes no podrán ser elegibles?

Los que no cumplan con los requisitos anteriores.

¿Cuáles son los criterios de aprobación del curso?

Realizar el 100% de las actividades del curso y aprobar el 80% de las mismas.
Diligenciar encuesta de satisfacción