Programación Básica en Python aplicada a la Estadística

[Curso modo no presencial]

El presente curso ofrece una introducción a los fundamentos de la programación a través de los conceptos de la estadística. La aplicación de los conceptos básicos de la estadística descriptiva serán desarrollados a través de la utilización del lenguaje de programación con Python. A lo largo del curso se compartirán archivos de datos, sintaxis y referencias utilizadas por lo que cada estudiante se llevará un material ya construido en base al cual podrá continuar aprendizajes centrados en el uso de Python.

Horario:

Martes de 19:00 a 21:00 horas
a partir del Martes 12 de Enero

15 cupos disponibles

Curso modo no presencial
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CLP$100.000

Consultar opción de pago: Pago Fácil o PayPal
5 Sesiones (10 horas)

Descripción

Objetivos
Objetivos generales:

Introducir al estudiante a los conceptos fundamentales de la programación, a través del uso de la estadística como herramientade análsis de datos y potenciar el desarrollo de habilidades para el análisis de datos.

Objetivos específicos:
  • ˆConocer el concepto de algoritmo y lenguaje de programación.ˆ
  • Analizar problemas identificando sus componentes relevantes.ˆ
  • Resolver problemas mediante su descomposición.ˆ
  • Comprender los conceptos fundamentales de la estadística.
  • ˆAplicar los conocimientos de programaci ́on para la visualización y análisis de datos.
Público Objetivo
Requisitos mínimos

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Programa del Curso

5 sesiones (10 hrs)

Sesión 1:
Conceptos básicos de programación

  • Respondemos a la pregunta ¿Qué es la programación? ¿Qué es un algoritmos?
  • Revisaremos los elementos esenciales de un flujo de datos y la necesidad de describir un proceso mediante el flujo de datos.
  • Se introducirán los tipos de variables, asignación de variable y operadores aritméticos, lógicos y relacionales para los distintos tipos de datos.

Sesión 2:
Sentencias de control de flujo

  • Introducción de las sentencias condicionales y ciclicas para la interrupción del flujo de datos. ¿Cómo tomar decisiones en función del valor de una variable?
  • Se revisarán las posibilidades que la programación ofrece para dotar de lógica a un algoritmo através del uso de los operadores lógicos.
  • Se revisarán las sentencias if y while para intervenir un flujo de datos para ejecutar instrucciones cuando una condición lo indique.
  • La introducción a los conceptos de de la estadística descriptiva serán un punto de inicio importante en este punto del curso, pues ser ́an los conceptos que permitir ́an comprender el uso de las sentencias decontrol.

Sesión 3:
Reutilización de código y estructuras complejas

  • La construcción de programas termina siendo una tarea de repetir instrucciones. Cuando estas instrucciones conforman, en su conjunto, poseen lógica por si mismo, es posible encapsular dicha lógica en funciones.
  • Las funciones son una porción de código al que podemo llamar cuantas veces sea necesario, pudiendo recibir y devolver información. Estas entradas y salidas pueden ser de distintos tipos, incluyendo estructuras complejas comunes en las ciencia de la computación. Estructuras como las listas, tuplas, diccionarios y conjuntos nos permitirán representar situaciones donde sea necesario manejar muchos datos.
  • Los conceptos de la estadística descriptiva permitirán ejercitar el uso de funciones y estructuras complejas para el almacenamiento de datos y la obtención de estadígrafos básicos.

Sesión 4:
Visualización de datos básico

  • El estudio de las distribuciones de un conjunto de datos es posible realizarlo mediante la visualización de los datos. El objetivo es aprender sobre los conjuntos de datos, es decir, comprender la naturaleza de sus distribuciones.
  • Dentro de los gráficos quese verán se encuentran el histograma, los gráficos de puntos, los gráficos de tallo y hojas y diagramas de dispersión entre otros.Los conceptos de la estadística descriptiva permitirán obtener información importante para visualizar el comportamiento de los datos.

Sesión 5:
Pandas y el análisis de datos

  • Pandas es un módulo de Python orientado a la ciencia de datos que ofrece estructuras de datos poderosas, expresivas y flexiblesque hacen de la manipulación de datos un trabajo trivial.



Facilitador

Felipe Ruiz  Bruzzone
Felipe Alberto Reyes González: Licenciado en Ciencia de la Computación, Analista en Computación Científica y Magíster en Ingeniería Informática de la Universidad de Santiago de Chile.

  •  Profesor de Computación en las universidades Andrés Bello, USACH y en instituciones de educación básica.
  • Sus temas de interés son la educación y el análisis de datos.

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