Python para Data Science e Inteligencia Artificial

Presentación

Todo lo que hacemos genera datos y cada nueva tecnología usada para capturar estos datos trae aún más posibilidades para extraer conocimiento, aprender y crear oportunidades de mejora. En ese contexto, Data Science e Inteligencia Artificial son disciplinas que proponen formas efectivas y éticas de usar las vastas cantidades de datos generadas, y desarrolla técnicas escalables para el análisis y transformación de los datos en conocimiento.

La Universidad Católica San Pablo (UCSP), a través de su Departamento de Ciencia de la Computación, presenta el curso “Python para Data Science e Inteligencia Artificial”. El objetivo del curso es realizar un estudio profundo del lenguaje de programación Python en tareas de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial. En ese sentido, se estudiarán: fundamentos de programación con Python para Data Science e Inteligencia Artificial, herramientas para el procesamiento y visualización de datos, y herramientas para procesar imágenes y videos. Al final del curso, los estudiantes tendrán una visión más profunda del uso de Python para analizar y explorar grandes volúmenes de datos proveniente de casos reales.

Objetivos

Los objetivos de este curso son:

• • Introducir los fundamentos de programación con Python.
  • Conocer y evaluar herramientas para el procesamiento y visualización de datos.
  • Emplear herramientas de Inteligencia Artificial para evaluar y generar modelos.
  • Evaluar herramientas de Python para el procesamiento de datos diversos.

Dirigido a

• Bachilleres de las carreras profesionales de: Ciencia de la Computación, Ingeniería de Sistemas y las otras ingenierías, educación, matemática, estadística, minería, finanzas, administración, ventas, manufactura, áreas biomédica, entre otras.
• Publico interesado en analizar datos de forma computacional y transformarlos en información útil para una mejor toma de decisiones y por ende crear un valor añadido en las organizaciones.

Contenido

Los temas a ser abordados en este curso son:

• • Fundamentos de programación con Python.
  • Fundamentos de Data Science e Inteligencia Artificial.
  • Herramientas de Python para el Análisis y Procesamiento de Datos: Numpy, Pandas. Herramientas de Python para la Visualización de Datos: Matplotlib, Seaborn, Shap.
  • Fundamentos de Machine Learning y generación de modelos predictivos.
  • Fundamentos de Visión Computacional y herramientas de Python para procesar imágenes y video.
  • Herramientas para la Implementación de Redes Neuronales.

Expositores

Edward Cayllahua-Cahuina

Investigador en el campo de la Ciencia de la Computación, tiene una maestría en Ciencia de la Computación de la Universidad Federal de Ouro Preto (Brasil), obtuvo un doctorado conjunto por la Universidad Federal de Minas Gerais (Brasil) y la Universidad Gustave-Eiffel (Francia). Sus principales áreas de investigación abarcan la visión computacional, el reconocimiento de patrones, el aprendizaje de máquina.

Yessenia Yari

Doctora en Ciencia de la Computación de la UNSA – Arequipa. Obtuvo su grado de bachiller en Ingeniería de Sistemas en la Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa, en el año 2008. Luego realizo sus estudios de Maestría en la Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Brasil, obteniendo el grado de Master en Ciencia de la Computación, en el año del 2011. Actualmente labora en la Universidad Católica San Pablo. Sus áreas de interés son procesamiento de imágenes y visión computacional.

Julissa Villanueva Llerena

Doctora y Magíster en Ciencia de la Computación de la Universidad de Sao Paulo (Brasil). Actualmente, ejerce como profesora de Postgrado en la Universidad Católica San Pablo y desarrolla soluciones innovadoras mediante inteligencia artificial en problemas del área legal. Además, tiene experiencia en proyectos de aprendizaje supervisado, data science, modelos probabilísticos y procesamiento del lenguaje natural.

Rosa Paccotacya

Magíster en Ciencia de la Computación en la Universidad Estadual de Campinas (Brasil) en el laboratorio Recod bajo la orientación de la profesora Sandra Ávila. Su investigación se centró en la IA explicable para el análisis del cáncer de piel, con el objetivo de comprender y validar los mecanismos internos de los modelos de caja negra para garantizar predicciones confiables. Ha sido investigadora en diferentes proyectos de investigación aplicada usando Inteligencia Artificial. Actualmente es profesora en la Universidad Nacional de San Agustín y en la Universidad Católica San Pablo. Sus intereses de investigación son: AI for Social good, Responsible AI, fairness, accountability, Explainable AI, y Computer Vision.

José Chavez

Magíster en Ciencia de la Computación, Universidad Católica San Pablo. Bachiller en Ingeniería Electrónica, Universidad Nacional de Ingeniería. Actualmente se desempeña como profesor de pregrado de la escuela de Ciencia de la Computación en la UTEC. Ha desarrollado diversos proyectos en el área de Visión por Computador y Procesamiento de Imágenes usando técnicas de Deep Learning.

Metodología

• Clases magistrales.
• Método del caso (análisis de situaciones reales).
• Investigación, trabajo en equipo y debates.

Requisitos de admisión

Conocimiento de lenguajes de programación.

Calendario

Inversión

• Precio: S/ 1,250.00
• Pronto pago: S/.1,000.00 hasta el 20 de febrero de 2024.
• Pago en cuotas:
  • Cuota Inicial: S/ 290.00
  • 3 Cuotas de S/ 320.00
• Descuentos:
  • 5% de descuento corporativo (2 personas).
  • 10% de descuento corporativo (3 personas a más).
  • 20% de descuento para Comunidad UCSP.
• Cierre de Inscripciones: 27 de febrero de 2024.

Certificación

Certificado otorgado por el Departamento de Ciencia de la Computación.

Organiza