Python y Analítica de Datos Avanzado
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El curso Python y Analítica de Datos Avanzado está diseñado para enseñar análisis de datos utilizando PyTorch y TensorFlow, con enfoque en aprendizaje supervisado y no supervisado.
Rutas de Aprendizaje relacionadas
Descripción del curso
El Curso Python a través de librerías como PyTorch y TensorFllow, permite aplicar algoritmos avanzados de analítica de datos y Machine Learning. Python se trabaja de manera práctica con estas librerías para desarrollar procesos completos de análisis, interpretación y visualización de datos, desde el análisis de lenguajes naturales hasta la utilización de redes neuronales.
Contenidos
1. Librerías PyTorch y TensorFlow.
2. Aprendizaje supervisado.
3. Aprendizaje no supervisado.
4. Principios de Deep Learning.
Metodología de Aprendizaje
La educación actual suele limitar a estudiantes, forzándoles a absorber contenidos en lugar de fomentar la solución colectiva de problemas. En CENFOTEC, buscamos modificar este enfoque mediante nuestra metodología de aprendizaje constructivista llamada 40-40-20.
La técnica 40-40-20 divide el tiempo de clase: 40% el profesor da un charla para inducir al pensamiento autónomo basado en conceptos clave; el siguiente 40% para resolver retos individuales o en grupo, que exigen exploración, donde el docente es un facilitador; y el 20% restante para una discusión guiada por el profesorado. Para mantener la atención, consideramos 1 hora lectiva como 50 minutos, especialmente en cursos de 3-4 horas.
Adicionalmente el estudiante deberá dedicar una cantidad de horas adicionales para completar retos extraclase que el profesor le asigne.
Otros cursos de Python:
Python para el análisis de datos
Metodología XperiencEd™
Nuestra metodología de aprendizaje, un pilar clave de Credentials as you Grow
Experiencia educativa con un enfoque 20% teoría, 60% práctica y 20% reflexión.
Integra estrategias de aprendizaje activas y experiencias prácticas para potenciar el desarrollo de habilidades técnicas y power skills.
Promueve un aprendizaje vivencial, donde la resolución de problemas en escenarios reales y la aplicación inmediata del conocimiento en entornos empresariales fortalecen la formación profesional.
Información adicional
| Fecha de inicio | – |
|---|---|
| Horario | – |
| Profesor | – |
| Área de formación | Sistemas Inteligentes |
| Modalidad | Virtual en vivo |
| Duración | 16 horas |
| Nivel de complejidad | Avanzado |
| Perfil de ingreso | -Conocimientos intermedios en programación en Python y analítica de datos. |
| Perfil de salida | Analista de datos, Científico de datos |
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