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Utilizar el lenguaje de programación Python para el análisis de datos empresariales y conocer las bases del sistema operativo GNU/Linux, así como los fundamentos de diversas tecnologías asociadas al mundo del dato. Estas herramientas están a la vanguardia de la tecnología y son líderes de mercado utilizándose diariamente en empresas nacionales e internacionales.
Conocer las técnicas más importantes de análisis de datos y cómo aplicarlas en la práctica mediante el lenguaje de programación Python.
Entender los fundamentos básicos de lo que es de la ciencia de datos, el Machine Learning, el Big Data y la Inteligencia Artificial para así poder integrarte trabajando en proyectos empresariales que impliquen el uso de estas técnicas.
Poseer unos fundamentos básicos que te permitan más adelante cursar programas más avanzados de formación orientados a crear profesionales expertos en Inteligencia Artificial y Machine Learning.
Módulo 1: Introducción a los sistemas Informáticos y tecnologías Big Data
Principales componentes de un sistema informático. Sistemas Operativos, para que sirven, que tipos hay y cómo funcionan…
Introducción a GNU/Linux
GNU/Linux Avanzado
Como usar GNU/Linux en Cloud (AWS)
Introducción teórica a las tecnologías Big Data: Bases de Datos SQL/No SQL, Computación distribuida, Cloud…
Módulo 2: Fundamentos de Programación en Python
Introducción a los lenguajes de programación
Python: Sentencias Básicas y Bloques Lógicos
Python: Funciones y Scope
Python: Clases y Objetos y Tratamiento de Excepciones
Python: Módulos y Uso de librerías de Python
Módulo 3: Programación Orientada a Datos
Python: Librerías básicas de Data Science: Pandas, Numpy, Matplotlib, Sklearn…
Introducción teórica al análisis exploratorio de Datos
Python: Ejemplificación del análisis exploratorio de datos mediate Datasets reales
Módulo 4: Introducción al Machine Learning
Desambiguación de términos: ¿Machine Learning? ¿Deep Learning? ¿Data Science? ¿Big Data? Machine Learning: Aprendizaje supervisado (regresión/clasificación), no supervisado y por refuerzo.
Módulo 4.1: Introducción a la IA Generativa (3 sesiones)
¿Como aprovechar los recientes avances en IA generativa? Panorama actual de tecnologías más relevantes por campo:
Texto: ChatGPT, Bard, LLaMA…
Imagen: Dalle, Midjourney, Stable Diffusion…
¿Qué es el Prompt Engineering? ¿Es quizás una de las profesiones del futuro¿
Usando la API de Open AI para crear nuestros primeros chatbots basados en ChatGPT.
Nuestros primeros pasos con el Machine Learning: Regresión Lineal y Regresión Logística. Ejemplos con datos reales en Python.
5) Módulo 5: Bases de Datos Big Data (Opcional) (3 sesiones)
Introducción a las Bases de datos SQL
Programación en Python con SQLite
5) Módulo 5: TFM (Opcional) (1 mes)
El alumno presentará una propuesta de proyecto de programación en Python al docente.
Herramientas y librerías que aprenderás.
Python
Linux
Jupyter Lab
Pycharm
AWS
NumPy
Pandas
Matplotlib
Sklearn
ChatGPT
DALL·E 3
OpenAI API
Chatbots
Seguridad Informática
Desarrollador de Software
Desarrollador Web
Ciencia de Datos