El curso está constituido de tres clases elearning y una clase sincrónica.

• Aprendizaje autónomo asincrónico
• Clase expositiva
• Foro formativo
• Controles formativos

El curso cuenta con las siguientes actividades de evaluación formativa:

• 3 controles individuales
• 1 foro

• Importancia del autoconocimiento y la gestión personal
• Manejo del tiempo
• Manejo del estrés

• Importancia de las emociones en el funcionamiento humano
• Estrategias de gestión emocional
• Capital psicológico (autoeficacia, optimismo, esperanza y resiliencia)

• Proactividad y agilidad de aprendizaje
• Visión y propósito
• Desarrollo de carrera

Los alumnos deberán aplicar los conocimientos adquiridos a lo largo del curso mediante la realización de tres trabajos o miniproyectos individuales. Cada uno de ellos busca fortalecer distintas habilidades de análisis, aplicación e integración de los conceptos aprendidos. Aunque las entregas son individuales, se fomenta el intercambio de ideas y la discusión entre compañeros antes del desarrollo y entrega de los trabajos, con el fin de enriquecer el aprendizaje colaborativo.

• Motivación
  • De los datos a la información
  • Datos, información y programación ¿Cómo conviven hoy estos elementos en el mundo laboral?
  • ¿Qué es la programación?
  • Aplicaciones prácticas
  • La programación en el mundo laboral y cómo debe convertirse en un hábito
• Secuencias de comandos en Python
• Operaciones básicas
• Creación y asignación de variables
• Operaciones lógicas

• Control de Flujo:
  • If
  • Else
  • Elif
  • Uso en conjunto
• Ciclos:
  • While
  • For

• Tipos de datos: Enteros, decimales, textos y listas.
• Strings
  • ¿Qué es un string?
  • Funciones básicas de un string
  • Funciones avanzadas de un string
• Funciones
  • ¿Qué es una función?
  • ¿Por qué ocupar funciones?
  • Declaración y uso de funciones
• Listas
  • Creación de listas
  • Obtener elementos
  • Añadir elementos o quitar elementos
  • Operaciones sobre listas

• Listas de listas
• Archivos
  • Cómo se interactúa con archivos y para qué sirven
  • Leer archivos
  • Escribir archivos
• Procesamiento de datos
  • Carga masiva
  • Edición masiva
  • Ejemplos prácticos

• Listas y listas de listas
• Manipulación de listas
• Funciones sobre listas
• Diccionarios
• Operaciones sobre diccionarios
• Aplicaciones de diccionarios
• Aplicaciones con listas y diccionarios
• Tuplas como tipo de dato inmutable
• Operaciones sobre tuplas
• Combinando listas, tuplas y diccionarios

• Concepto de función
• Definición de funciones
• Parámetros y valores de retorno
• Importación y llamado de módulos
• Invocación de funciones y scope
• Parámetros con nombre y parámetros por defecto
• Funciones recursivas
• Aplicación de funciones

Se realizan tres clases en vivo. La primera como ayuda para el primer proyecto de programación con estructuras de datos secuenciales y no secuenciales. La segunda, para apoyar el segundo proyecto acerca de programación orientada a objetos. Y la tercera, como ayuda para el proyecto final. Durante las clases en vivo los estudiantes pueden resolver dudas prácticas respecto a la materia y sus proyectos.

Los alumnos deberán aplicar los conocimientos adquiridos a lo largo del curso mediante la realización de tres trabajos o miniproyectos individuales. Cada uno de ellos busca fortalecer distintas habilidades de análisis, aplicación e integración de los conceptos aprendidos. Aunque las entregas son individuales, se fomenta el intercambio de ideas y la discusión entre compañeros antes del desarrollo y entrega de los trabajos, con el fin de enriquecer el aprendizaje colaborativo.

Un profesor ayudante interactúa directamente con un grupo reducido de participantes para ayudar a resolver problemas técnicos remanentes, como por ejemplo, la correcta instalación de herramientas de software, la forma correcta del uso de algunas herramientas, etc.

Los alumnos deberán aplicar los conocimientos adquiridos a lo largo del curso mediante la realización de tres trabajos o miniproyectos individuales. Cada uno de ellos busca fortalecer distintas habilidades de análisis, aplicación e integración de los conceptos aprendidos. Aunque las entregas son individuales, se fomenta el intercambio de ideas y la discusión entre compañeros antes del desarrollo y entrega de los trabajos, con el fin de enriquecer el aprendizaje colaborativo.

• Conceptos fundamentales de bases de datos
• El modelo relacional
• MySQL desde el Workbench

• Introducción al lenguaje SQL
• Creación de una base de datos desde Python
• Tablas y tipos de datos
• Creación de tablas desde Python
• Agregar y eliminar información a una tabla desde Python

• Introducción a Pandas y dataframes
• SQL joins
• Transacciones en bases de datos
• Eliminación y modificación de filas en una tabla

• Operaciones de conjunto y cláusulas de agrupación
• Ordenamiento y agrupación
• Carga de contenido CSV desde una API Web
• Procesamiento de un archivo en formato CSV

• Bases de datos NoSQL
• Introducción a MongoDB
• El formato JSON
• MongoDB desde Python

• MongoDB y desde una API en la web y procesarla con un programa Python
• Conectando con MongoDB
• Interactuando con el motor MongoDB desde un programa
• Procesamiento de JSON desde Python
• Extracción de JSON desde una API web

Un profesor ayudante interactúa directamente con un grupo reducido de participantes para ayudar a resolver problemas técnicos remanentes, como por ejemplo la correcta instalación de herramientas de software y el uso apropiado de algunas herramientas. Asimismo, para la preparación de set de datos para la reducción de dimensionalidad, y guiar el trabajo en las diferentes técnicas de reglas de asociación, algoritmos de clasificación, clustering y medidas de similaridad.

Los alumnos deberán aplicar los conocimientos adquiridos a lo largo del curso mediante la realización de tres trabajos o miniproyectos individuales. Cada uno de ellos busca fortalecer distintas habilidades de análisis, aplicación e integración de los conceptos aprendidos. Aunque las entregas son individuales, se fomenta el intercambio de ideas y la discusión entre compañeros antes del desarrollo y entrega de los trabajos, con el fin de enriquecer el aprendizaje colaborativo.

• Árbol de decisión
• KNN
• Random Forest

• K-Means
• Clustering jerárquico

• Modelo de entrenamiento
• Métricas de evaluación