Porque “Todo dato tiene su ciencia”, hemos creado una web serie en donde podrás conocer de forma didáctica y con ejemplos prácticos, las diferentes aplicaciones y usos de la ciencia de datos. ¡Te invitamos a verla!
Capítulo 6: ¡Estamos bajo amenaza!
Felipe trabaja relajadamente gracias a la ayuda de SIRI, su asistente virtual, que hace todo el trabajo por él. Pero de pronto, SIRI tiene un día de furia, y luego de cumplir con toda la carga laboral que le dio Felipe, SIRI suplanta su identidad y le prepara una sorpresa que Felipe no olvidará fácilmente.
¿Porqué hay que saber programar?
La programación es una herramienta fundamental en el mundo actual. Programar es usar nuestra creatividad e ingenio para resolver problemas y automatizar tareas con la ayuda de la computación. Aprender a programar es aprender a pensar, ya que la programación trata de entender, diseñar y construir instrucciones para que una máquina ejecute tareas por nosotros.
¿Qué necesito saber para programar?
En informática, la forma a través de la cual se definen instrucciones para su procesamiento por un computador es mediante lenguaje de programación, un lenguaje artificial consistente en la sistematización de instrucciones a través de códigos que comprende el computador y que traduce en acciones y funciones.
¿Qué lenguajes de programación debo aprender para ciencia de datos?
Aunque cada vez existen más opciones y diversidad en términos de lenguajes de programación en el ámbito de la ciencia de datos, R y Python son los lenguajes y entornos de programación más utilizados, y en los que te podrás entrenar en nuestros cursos y diplomados.
¿Qué es R?
R es un ambiente de programación especializado en el análisis de datos. Es un software de código libre y uso gratuito que funciona mediante el uso de herramientas, paquetes y librerías a través de los cuales puedes implementar diversas funciones de análisis, desde lo descriptivo a lo prescriptivo. También puedes desarrollar funciones de análisis de texto.
Dado que R nació en la academia y la investigación estadística, y por su carácter de código abierto, es un software colaborativo, por lo que miles de usuarios crean sistemáticamente paquetes y librerías que potencian su funcionalidad y actualizan de forma permanente sus herramientas.
¿Qué es Python?
Python también un lenguaje de programación, utilizado en Data Science para extraer información valiosa de diferentes bases de datos y programar algoritmos de aprendizaje en Machine Learning, además de analizar textos mediante el procesamiento de lenguaje natural. La licencia de Python es parcialmente libre y también funciona mediante bibliotecas de paquetes de códigos colaborativos.
Una de las principales potencialidades de Python es su interacción con otros lenguajes de programación dado su carácter multiparadigma en términos de estilos de programación, por lo que sus bibliotecas son compatibles con diferentes herramientas, softwares y soluciones de inteligencia artificial.
¿Qué puedes aprender con nosotros?
Computación estadística con R
Podrás dar los primeros pasos en R. En este curso te entrenarás en el ambiente de programación de R, el uso de funciones y librerías, además de uso de paquetes como ggplot y las aplicaciones Shiny y R Markdown para visualización de datos y construcción de informes.
Inicio: Segundo semestre 2020
Aplicaciones data science con Python
En este curso podrás desarrollar modelos de machine learning con paquetes de Python. Este curso requiere de un conocimiento más avanzado de modelamiento estadístico y programación, y está orientado a profesionales que tengan experiencia en el área.
Inicio: Segundo semestre 2020
Diplomado en Estadística
En el Diplomado en Estadística aprenderás a programar códigos y realizar análisis estadístico en R.
Diplomado en Data Science
En este diplomado aprenderás en profundidad a programar códigos y realizar análisis estadístico en R y Python. Cada una de las clases tiene una orientación práctica y podrás ejercitar todo lo aprendido usando ambos softwares. ¡No es necesario saber programar! Podrás partir de cero conociendo el entorno y el lenguaje de programación.
