Introducción a la programación con Python (Parte II)
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.
Introducción a la programación con Python (Parte II)
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 segunda parte del curso está habilitada a los estudiantes tras la formalización del pago e inscripción, con un costo de 150,000$ COP, y cuenta con 2 unidades temáticas adicionales. La conclusión aprobación de las actividades propuestas en este curso permitirá la generación de un Certificado de Asistencia y Aprobación emitido por la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Colombia.
Contenido del curso
La segunda parte del curso está compuesta por las siguientes dos unidades temáticas:
Unidad 4. Introducción a la programación con Python
- Funciones.
- Tipo de dato funcional.
- Objetos, atributos y métodos.
Unidad 5 - Estructuras de control de flujo
- Archivos y directorios.
- Análisis y visualización de datos con Pandas.
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.
|