Taller de Python Científico (Madrid)
Convocatoria 
2017
Periodo 
6, 7, 20 y 21 de abril y 4 y 5 de mayo de 2018
Horario 

Viernes, de 16:00 a 20:30 h. y sábados, de 9:00 a 13:30 h.

Lugar 
Madrid
Modalidad 
Presencial
Precio 

Tarifa General: 600 €

PRESENTACIÓN

El taller de Python para data science pretende introducir al participante en el uso práctico del stack científico de Python, a través de sus bibliotecas fundamentales. El taller no entra en las técnicas estadísticas en sí, dado que estas son objeto de otro taller del programa, pero sí el cómo encontrar las funciones estadísticas necesarias y utilizarlas en fragmentos de código Python.

El taller dentro del programa pretende que el participante adquiera un conocimiento práctico de programación y de uso de la herramienta de Notebooks del paquete Jupyter, y que sea capaz de tratar con un abanico amplio de tipos y formatos de datos.

Se utiliza la distribución Anaconda y se trabajan ejemplos en clase, compaginando en las clases ejercicios resueltos por el profesor de manera tutorial con trabajo del estudiante en grupos para resolver ejercicios similares. 

OBJETIVOS

  • Usar Jupyter (Notebooks) como herramienta de trabajo interactiva en data science.
  • Cargar datasets y adquirir datos externos en diferentes formatos.
  • Dibujar (plotting) con propósitos de análisis
  • Ser capaz de transformar, mezclar y limpiar datasets, así como de obtener datos de diferentes fuentes y formatos.
  • Ser capaz de agrupar y resumir datos.
  • Ser capaz de aplicar bibliotecas estadísticas.
  • Comprender cómo IPython parallel puede utilizarse para computación paralela y trabajo en grupo y compararlo con    otras tecnologías de paralelismo como Dask.

 

  • Contenidos

    Desglose de contenidos: Fundamentos Tecnológicos (16 h)

    • Recordatorio de Python
    • IPython y Jupyter: entorno y arquitectura
    • Arrays con NumPy 
    • Series y DataFrames con pandas
    • Trabajo con matplotlib y otras bibliotecas de plotting
    • Procesamiento de datos - bases de datos y formatos de fichero binario especializados.
    • Procesamiento de datos - datos Web
    • Paralelismo: Ipython parallel
    • Paralelismo: Dask y el framework Blaze.
  • Metodología

    • Clases presenciales de carácter práctico.
    • El participante trabaja en su propio portátil, con el software instalado previamente de acuerdo a las indicaciones del profesor.
    • Dado el carácter práctico de uso de herramientas, se estima una carga de trabajo personal de unas 3 horas adicionales por hora de clase, de acuerdo a las indicaciones del profesor, para un aprovechamiento óptimo.
    • Seguimiento mediante el envío de tareas de auto-evaluación mediante un aula virtual. 
  • Claustro

    Miguel Ángel Sicilia

    Miguel-Angel es Catedrático de Universidad en el área de Lenguajes y Sistemas Informáticos en la Universidad de Alcalá desde 2011. Es actualmente director del programa de doctorado interdisciplinar en Información, Comunicación y Conocimiento en la Sociedad en Red. Es asesor de EOI desde 2014 en las áreas de data science, business analytics y Big Data.

    Obtuvo el título de Ingeniero en Informática por la Universidad Pontificia de Salamanca en 1996 y el de Licenciado en Documentación por la Universidad de Alcalá en 2010. Obtuvo el título de Doctor Ingeniero en Informática por la Universidad Carlos III en 2003. Trabajo en la industria desde 1996 a 2002, en diferentes empresas como desarrollador, arquitecto software y consultor de e-commerce.

    Su actividad investigadora se ha centrado en el razonamiento automatizado, el análisis de datos y el aprendizaje automático en diversos dominios de aplicación, desde ciberseguridad a agricultura pasando por la educación o el marketing, habiendo liderado proyectos nacionales y Europeos en esas áreas.

    Es actualmente editor en jefe de la revista Program de Emerald, indexada en el ranking de impacto JCR de ISI-Thomson, y es miembro del comité editorial de otras revistas indexadas en diversas áreas

SOLICITUD DE ADMISIÓN

Si estás interesado en formar parte de la próxima convocatoria de este programa, rellena el formulario de Solicitud de Admisión y envíanoslo.

 

Una vez recibido tu formulario de inscripción, desde Formación Continua contactaremos contigo para contrastar la información aportada y facilitarte los datos bancarios para el abono de la matrícula correspondiente. Posteriormente, deberás enviarnos un email con el resguardo del ingreso, solo después de recibirlo se considera formalizada la matrícula.

Las plazas se asignan por orden de llegada de las inscripciones y de los resguardos de ingreso dentro del periodo establecido para el pago.

 

Si tienes alguna duda sobre la matrícula, contáctanos en: formacioncontinua@eoi.es

EOI se reserva el derecho de suspender el curso/taller o modificar las fechas y horarios indicados dependiendo del número de alumnos matriculados, en cuyo caso se comunicará la forma de devolución del importe abonado.

DESCUENTOS Y BONIFICACIONES

Descuento Antiguo Alumno*: 20% de descuento sobre la Tarifa General.
Descuento Socios Club EOI*: Del 30% al 50% de descuento sobre la Tarifa General (dependiendo de los años de pertenencia al Club EOI)
*Descuentos no acumulables

Este curso puede financiarse a través del sistema de bonificaciones de la Fundación Estatal para la Formación en el Empleo. Puedes informarte en https://www.fundae.es/

Recuerda que si tu empresa se acoge a la bonificación debe comunicarlo a FUNDAE como mínimo 7 días naturales antes del inicio del curso.