SEGUNDA ESCUELA DE VERANO VIRTUAL EN ANALÍTICA DE DATOS 2020

La Universidad Autónoma de Sinaloa a través de el Parque de Innovación Tecnológica y la Facultad de Informática Culiacán convoca a estudiantes y profesionistas interesados en desarrollar una carrera científica-tecnológica en el uso de herramientas de software y metodologías indispensables para el análisis intensivo de datos, haciendo énfasis en las área de:

▶ Ingeniería de datos.

▶ Ingeniería de aprendizaje automático.

▶ Bioinformática.

▶ Biotecnología.

▶ Biología Computacional.

▶ Medicina

▶ Economía

▶ Finanzas y negocios

▶ Ciencias económico-administrativas

▶ Ciencias económico-administrativas

▶ Investigación educativa

Modalidad

▶ Las sesiones son totalmente en línea con software especializado de videoconferencia

Consideraciones

▶ Los módulos se pueden cursar de manera individual.

▶ Puede existir dependencia de conocimiento entre
los módulos.

Fecha de Inicio

▶ 13 de julio de 2020

Opción de Titulación

▶ Quienes cursen y acrediten los 5 módulos, además de cumplir con los requisitos establecidos por la institución, se considerará opción de titulación para egresados de la FIC-UAS, solicita mayor información vía correo electrónico.

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Módulos

▶ Linux para Analítica de datos.

▶ Programación de Scripts con Python.

▶ R para el Análisis de Datos.

▶ Programación Competitiva.

▶ Herramientas de Desarrollo colaborativo.


Módulo 1. Linux para Analítica de datos

• Principios básicos del shell
• Manipulación de datos con awk
• Operaciones básicas con sed

Módulo 2. R para el Análisis de Datos

• Fundamentos del Lenguaje
• Procesamiento de datos
• Funciones estadísticas
• Visualización de datos

Módulo 3. Programación Competitiva

• Programación funcional
• Manejo de memoria
• Variables escalares y vectoriales
• Procesamiento de cadenas
• Lectura-escritura

Módulo 4. Programación de Scripts con Python

• Fundamentos del lenguaje
• Procesamiento de datos
•Análisis estadístico datos
• Visualización de datos

Módulo 5. Herramientas de Desarrollo colaborativo

• Contenedores de software con Docker
• Control de versiones con Git y GitHub
• Documentos con MarkDown

Fecha de inicio:

13
de Julio de 2020.

¡Registrate a tiempo!

Cupo limitado

Costo:
$1000 estudiantes
$2000 profesionistas

HoraSemana 01
13 de julio al 
16 de julio
Semana 02
20 al 23
de julio
Semana 03
27 al 30
de julio
Semana 04
03 al 06
de agosto
8:00
a
10:00 hrs
Linux para Analítica de Datos
(LI. Rogelio Prieto)
Lunes a Jueves
Linux para Analítica de Datos
(LI. Rogelio Prieto)
Lunes a Jueves
Linux para Analítica de Datos
(LI. Rogelio Prieto)
Lunes a Jueves

10:00

a
12:00 hrs
Programación Competitiva
(Dr. Inés Vega)
Lunes a Jueves
Programación Competitiva
(Dr. Inés Vega)
Lunes a Jueves
Programación Competitiva
(Dr. Inés Vega)
Lunes a Jueves
12:00
a
14:00 hrs
Programación de Scripts con Python
(MC. Gerardo Beltrán)
Lunes a Jueves
Programación de Scripts con Python
(MC. Gerardo Beltrán)
Lunes a Jueves
Programación de Scripts con Python
(MC. Gerardo Beltrán)
Lunes a Jueves
16:00
a
18:00 hrs
R para el Análisis de Datos
(Dr. Oscar Castro)
Lunes a Jueves
R para el Análisis de Datos
(Dr. Oscar Castro)
Lunes a Jueves
R para el Análisis de Datos
(Dr. Oscar Castro)
Lunes a Jueves
18:00
a
20:00 hrs
Herramientas  de Desarrollo colaborativo
(MC. Gerardo Beltrán)
Lunes a Jueves
Herramientas  de Desarrollo colaborativo
(MC. Gerardo Beltrán)
Lunes a Jueves
Herramientas  de Desarrollo colaborativo
(MC. Gerardo Beltrán)
Lunes a Jueves

INFORMES Y REGISTRO:

Una vez realizado su registro, vía correo electrónico recibirá su recibo para su pago. Posterior al pago deberá enviar el recibo al correo educacion.continua@info.uas.edu.mx para asegurar su lugar en los cursos.


PRIMERA ESCUELA DE VERANO
EN ANALÍTICA DE DATOS 2019

NOTICIAS DE LA PRIMERA ESCUELA DE VERANO EN ANALÍTICA DE DATOS 2019

http://fic.uas.edu.mx/concluye-curso-de-programacion-de-scripts-con-python-de-la-escuela-de-verano-2019/
http://fic.uas.edu.mx/concluye-curso-de-laboratorio-de-deep-learning-y-clausura-de-escuela-de-verano-2019-en-analitica-de-datos/