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