curso masivo y abierto online mooc formación vía
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Introducción a laprogramacióncon Python
Curso masivo y abiertoonline MOOC
Facul tad de
Sede Bogotá
Formación vía
PresentaciónCurso 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.
Publicación módulo 1
Horarios
30 de Agosto 2021Inicio cohortes - Módulos 4 y 527 de Septiembre 2021
24/7 Plataforma en línea
5 sesiones6 a 10 horas por sesión
Tiempo estimado de dedicación por módulo:
Unidades 1 a 3 Unidades 4 - 5
Inversión
$ 0 $ 150.000
Intensidad40 horas totales
Resumen del programa
Introducción a laprogramación con Python
Curso masivo y abierto onl ine - MOOC: Introducc ión a la programación con Python
Facul tad de2
Esta modalidad de estudio se considera la mejor opción de adentrarse al mundo de la ciencia de datos. Este ciclo en línea se considera la iniciación ideal para el Diplomado: “Programa de formación – Machine Learning and Data Science”
La meta de este módulo es proveer y capacitar al participante en los conceptos básicos de programación de computadores con el lenguaje de programación Python. Se busca que el estudiante adquiera mediante ejercicios prácticos las herramientas necesarias para la solución de problemas a través del diseño de algoritmos y su implementación en el lenguaje Python aplicando un enfoque basado en el pensamiento computacional.
Facul tad de3 Curso masivo y abierto onl ine - MOOC: Introducc ión a la programación con Python
Objetivo
Temas
Unidad 1
Introducción a la programación1»»»
Resolución de problemas computacionalesLenguaje de programación PythonConstructores básicos
Objetivos de aprendizaje
» Abstraer un problema en forma de algoritmo e implementarlo en un programa con el lenguaje de programación Python.
» Conocer y aplicar los principios de manejo de variables, tipos de datos y operaciones entre valores numéricos y de texto en Python.
Al finalizar la unidad, estará en capacidad de alcanzar los siguientes objetivos:
Temas
Unidad 2
Estructuras de control de flujo2»»
Estructuras de control condicionalesEstructuras de control iterativas
Objetivos de aprendizaje
» Diseñar e implementar algoritmos condecisiones basadas en la evaluación de expresiones booleanas.
» Diseñar e implementar algoritmos con la aplicación de ciclos iterativos.
Al finalizar la unidad, estará en capacidad de alcanzar los siguientes objetivos:
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Temas
Unidad 3
Colecciones3»»
Colecciones ordenadasColecciones no ordenadas
Objetivos de aprendizaje
» Diseñar y elegir la colección apropiada para la resolución de un problema con una estructura de datos compleja
» Usar colecciones en el diseño e implementación de algoritmos para la solución de problemas
» Declarar y manipular listas, tuplas, matrices, diccionarios y conjuntos con el lenguaje de programación python.
Al finalizar la unidad, estará en capacidad de alcanzar los siguientes objetivos:
Temas
Unidad 4
Funciones y objetos4»»»
Funciones Tipo de dato funcionalObjetos, atributos y métodos
Objetivos de aprendizaje
» Comprender y aplicar los conceptos de función, parámetro y variables locales y globales en el desarrollo de programas en Python
» Conocer los conceptos de objeto, método y atributo y atributo y aplicarlos en el diseño e implementación de algoritmos en Python
Al finalizar la unidad, estará en capacidad de alcanzar los siguientes objetivos:
Temas
Unidad 5
Introducción al análisis de datos5»»
Datos tabulares con pandasVisualización básica de datos
Objetivos de aprendizaje
» Plantear problemas de análisis de datos con el apoyo de la metodología propuesta y adquirir una visión general de las áreas de aplicación y las tecnologías de la ciencia de datos.
» Diseñar e implementar programas básicos de análisis de datos con las librerías de análisis, manipulación y visualización de datos Pandas.
Al finalizar la unidad, estará en capacidad de alcanzar los siguientes objetivos:
Curso en línea masivo y abierto (MOOC) de caracter autodirigido. El curso se desarrollará con una metodología virtual y mediante una plataforma accesible a través de Internet (Open edX), en la cual los estudiantes tendrán a su disposición diversos materiales de estudio, incluyendo: videos explicativos cubriendo conceptos de programación y del lenguaje Python, notebooks de Jupyter que combinan texto y programas ejemplo que pueden ser directamente ejecutados dentro de un navegador web, documentos con las presentaciones y material de referencia. En cada una de las unidades del curso los estudiantes deberán resolver una tarea compuesta de varios ejercicios de programación. El taller será evaluado mediante una plataforma de evaluación automática. El curso contará con un foro donde los estudiantes pueden plantear sus dudas, las cuales serán resueltas por asistentes docentes y otros estudiantes. Las 3 primeras unidades temáticas serán de acceso libre y sin costo adicional para el público general. Adicionalmente, se ofrece la posibilidad de obtener un certificado de aprobación y asistencia por un costo de $150.000 (costo sin ningún descuento aplicable), cuyo pago también habilita las unidades 4 y 5 del curso.
Fechas de ejecución de las unidades pagas y evaluables (4: “Funciones y objetos” y 5: “Introducción al análisis de datos”):
Metodología
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Cronograma cohortes
Cohorte Fecha inicio Fecha cierre Fecha Límite Inscripción
1
$ 150.000
Lunes Septiembre 27
JuevesOctubre 28
DomingoSeptiembre 26
2 MartesOctubre 12
ViernesNoviembre 12
LunesOctubre 11
3 MiércolesOctubre 27
SábadoNoviembre 27
MartesOctubre 26
4 JuevesNoviembre 11
DomingoDiciembre 12
MiércolesNoviembre 10
Cada unidad cuenta con múltiples actividades calificables con la herramienta externa (UNCode). La nota final del curso corresponde al promedio de las notas obtenidas en las 5 unidades y su aprobación permitirá la generación y entrega del certificado de aprobación y asistencia.
Calificación
Estructura de costos de la actividad
El curso está dirigido al público general con intereses en aprender a programar computadores.
Gracias a nuestro nuestro compromiso como Institución de Educación superior pública; esto quiere decir que NO es necesario ser técnico, tecnólogo ni administrativo, ser ingeniero ni ser parte de la UN.
Público sugerido
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Unidades Valor matrícula
$ 0
$ 0
$ 0
$ 150.000
Unidad 1Introducción a la programación
Unidad 2Estructuras de control de flujo
Unidad 3
Unidades con certificación de aprobación y asistencia:
Colecciones de datos
Unidad 4Colecciones de datos
Unidad 5Introducción al análisis de datos
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El programa es diseñado y soportado por un cuerpo de profesores con formación doctoral, con amplia experiencia investigativa en las diferentes áreas de énfasis.
Equipo docente
Facul tad de7
Ingeniero de Sistemas y Computación, Universidad Tecnológica de Pereira, 2004; Magíster en Instrumentación Física, Universidad Tecnológica de Pereira, 2007; Doctor en Ingeniería Informática, Universidad de Alicante (España), 2011. Ha participado en varios proyectos de investigación a nivel nacional e internacional. Estancias posdoctorales: Universidad de Sevilla (España) durante 2012 y 2013, Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Brasil) durante el primer semestre de 2014.
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 30 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.
Felipe Restrepo Calle, PhD.
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Facul tad de8
Ingeniero de Sistemas,Universidad Nacional de Colombia (1993); MSc. en Matemáticas, Universidad Nacional de Colombia [1998]; Ph.D. & M.Sc. in Computer Science, The University of Memphis (2003); Profesor visitante University of Louisville, USA (2009); Profesor visitante Ecole Nationale Superieure de Techniques Avancees (ENSTAParisTech), Francia (2010); Profesor visitante University of Houston, USA (2017)
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, http://mindlaboratory.org)
Fabio Augusto González Osorio, PhD.
Profesor del Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial de la Universidad Nacional de Colombia, Sede Bogotá. Cuenta con más de 50 publicaciones científicas en revistas, libros y conferencias internacionales relacionadas con el manejo de grandes volúmenes de datos y aplicaciones de machine learning en grandes volúmenes de datos en imágenes, audio y texto (big data).
Ingeniero de Sistemas de la Universidad Nacional de Colombia, Magíster en Ingeniería de Sistemas y Computación de la Universidad de los Andes, Doctor en Ingeniería - Sistemas y Computación de la Universidad Nacional de Colombia. Ha participado en diferentes proyectos de investigación a nivel nacional e internacional. Trabajó en el Departamento de Policía Científica en Lausana (Suiza) en el proyecto "Detección automática de medicamentos falsos utilizando técnicas de procesamiento de imágenes y Machine Learning" y en el proyecto "Monitoreo de redes de tráfico de drogas sintéticas utilizando técnicas de procesamiento de imágenes y Machine Learning".
Jorge Eliécer Camargo, PhD.
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Facul tad de9
Contenido - Programa del curso
Unidad 1Introducción a la programación
»»»
Resolución de problemas computacionales. Lenguaje de programación: Python Constructores básicos.
Unidad 2Estructuras de control de flujo
»»»
Valores y expresiones booleanas.Estructuras de control condicional.Estructuras de control iterativas.
Unidad 3Colecciones de datos
»»
Colecciones ordenadas.Colecciones no ordenadas.
Unidad 4Colecciones de datos
»»»
Funciones.Tipo de dato funcional.Objetos, atributos y métodos.
Unidad 5Introducción al análisis de datos
»»
Análisis de datos tabulares con Pandas.Visualización básica de datos.
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Procedimiento paraasignación de cupoPara poder participar en la actividad se requiere que siga 3 simples pasos:Inscripción, Pago y Legalización.
El registro en la actividad la deberá realizar mediante la plataforma EdX. A continuación verá el paso a paso del proceso:
Inscripción
Guía en video
https://uecp.edunext.ioIngrese a:
1
Regístrese en la plataforma
Diligencie el formulario
Active su cuenta
Al correo electrónico registrado lellegará un correo para activar su cuenta
Seleccione “Explorar cursos”
Busque y seleccione la actividad
Lea el resumen y clic en “Inscribirse”
Ya estará inscrito/a a la primer unidad
Se dará acceso al contenido de laprimera unidad desde el 30 de agosto.
tendrá que completar y aprobar unaunidad para seguir con la siguiente.
