Introducción a la programación con Python (Parte I)
La inscripción en este curso es sólo por invitación
Curso introductorio para profesionales de todas las áreas enfocado en la resolución de problemas computacionales con el lenguaje de programación Python.
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Introducción a la programación con Python (Parte I)
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Acerca de
Contenido
Curso básico en línea asociado al programa de formación "Machine Learning and Data Science" que busca capacitar a profesionales de todas las áreas en los conceptos básicos de la programación de computadores para la solución de problemas, mediante el diseño e implementación de programas en el lenguaje de programación Python.
Se plantea como un curso en línea masivo, abierto y autodirigido, disponible en la plataforma de aprendizaje en línea Open edX. Esta primera parte del curso está disponible de forma totalmente gratuita para todo el público.
La aprobación de su contenido habilita la inscripción con costo adicional a la segunda parte del curso, que cuenta con 2 unidades temáticas adicionales y genera un certificado de asistencia y aprobación emitido por la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Colombia con la conclusión y aprobación satisfactoria de las actividades del curso.
Contenido del curso
La primera parte del curso está compuesta por las siguientes tres unidades temáticas:
Unidad 1. Introducción a la programación con Python
- Resolución de problemas computacionales.
- Lenguaje de programación Python.
- Constructores básicos.
Unidad 2 - Estructuras de control de flujo
- Estructuras de control condicionales.
- Estructuras de control iterativas.
Unidad 3 - Colecciones de datos
- Colecciones ordenadas.
- Colecciones no ordenadas.
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EQUIPO DOCENTE
Fabio Augusto González Osorio, PhD
Profesor Titular del Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial. Coordinador del programa de Doctorado en Ingeniería de Sistemas y Computación, Universidad Nacional de Colombia, Bogotá. Amplia experiencia en investigación en aprendizaje computacional, minería de datos, recuperación de información, procesamiento de lenguaje natural y visión por computador. Participación en diversos proyectos de investigación internacionales y nacionales. Más de 100 publicaciones científicas en revistas, libros y conferencias internacionales. Lidera el grupo de investigación MindLab (Machine Learning Perception and Discovery Lab).
Felipe Restrepo Calle, PhD
Profesor del Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial en la Universidad Nacional de Colombia, sede Bogotá. Sus áreas de interés incluyen: lenguajes de programación, análisis automático de código fuente, procesadores de lenguaje, diseño de sistemas embebidos y educación en ingeniería. Cuenta con más de 50 publicaciones científicas en revistas, libros y conferencias internacionales. Actualmente lidera el grupo de investigación PLaS (Programming Languages and Systems) y es el Coordinador de la Maestría en Ingeniería de Sistemas y Computación.
Jorge Eliecer Camargo, PhD
Profesor del Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial de la Universidad Nacional de Colombia, Sede Bogotá. Cuenta con más de 100 publicaciones científicas en revistas, libros y conferencias internacionales relacionadas con el manejo de grandes volúmenes de datos (big data) y aplicaciones de machine learning en imágenes, audio y texto. Actualmente es líder del grupo de investigación en ciberseguridad UnSecureLab.
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