Page 37 - Plan de Formación FACES-ULA

| INTRODUCCIÓN A LA
CIENCIA DE DATOS CON julia

50$

Metodología

Virtual / No Presencial.
Dirigido a

Este curso está dirigido a todo aquel que desee aprender
a aplicar los métodos y procedimientos más comunes de
la Ciencia de Datos mediante el lenguaje julia.

Duración
40 horas académicas
2 Meses / 8 Semanas
Descripción
Contenido programático El presente curso está basado en un programa de

Módulo 01. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE formación que le permitirá al estudiante llevar a
DATOS: cabo los análisis más comunes de la Ciencia de
• Introducción al Machine Learning. Datos mediante el lenguaje julia.
• Introducción al Deep Learning julia es un lenguaje de computación introducido en
el 2012 y, debido a su gran capacidad de
Módulo 02. INTRODUCCIÓN AL julia: procesamiento (volumen y velocidad), se ha
• Instalación, descripción de sus componentes, convertido en una de las herramientas de mayor
manejo básico, Instalación de paquetes. potencial en Ciencia de Datos (Data Science), ya
que permite la manipulación avanzada de datos y
• Estructuras de datos. tiene incorporadas una serie de paquetes que
• Carga de datos. permiten realizar gráficos de gran calidad y ejecutar
los algoritmos más importantes en el área.
Módulo 03: MANIPULACIÓN DE DATOS EN Para tomar el curso se recomienda que el
julia. estudiante tenga un conocimiento previo de
. Estadística y de Machine Learning (no limitantes).
Módulo 04: VISUALIZACIÓN DE DATOS EN Se requiere además, que el estudiante posea un
julia. computador de 64 bits para poder instalar así
instalar las versión más reciente de julia.
Módulo 05: MACHINE LEARNING EN julia:
• Aprendizaje No Supervisado en julia. Objetivos
• Aprendizaje Supervisado en julia. Proveer al estudiante de las herramientas básicas

Módulo 06: DEEP LEARNING EN julia: que le permitan llevar a cabo un análisis de datos
• Introducción a las principales herramientas basado en algoritmos de la disciplina que se ha
Deep Learning en julia. denominado Ciencia de Datos (Data Science), y
que le permitan, posterior a la realización del curso,
• Aplicaciones de Deep Learning usando julia.
la posibilidad de seguir profundizando en otros
análisis usando el lenguaje de computación julia.

Avenida Las Américas, Núcleo Universitario la Liria, Facultad de Ciencias Económicas y Sociales, Escuela de Estadística,

Edif. F Piso 2, Mérida 5101, República Bolivariana de Venezuela Teléfonos: +58 4127900416
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