Argentina Programa 4.0

Diplomatura en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial - UNSAM

Material generado en contexto del plan Argentina Programa 4.0 dictado en 2023 por la Universidad Nacional de San Martín

Módulo 1: Programación en Python

Semana 1

Teórica - Introducción
Consultas
Teórica - Elementos básicos de Python 1/4
Consultas

Semana 2

Teórica - Elementos básicos de Python 2/4
Consultas
Teórica - Elementos básicos de Python 3/4
Consultas

Semana 3

Teórica - Elementos básicos de Python 4/4
Consultas

Semana 4

Teórica - Estructuras 1/2
Consultas
Teórica - Estructuras 2/2

Semana 5

Teórica - Funciones
Teórica - Manipulación de archivos
Consultas

Semana 6

Teórica - Repaso
Teórica - Introducción a NumPy 1/2
Consultas
Teórica - Introducción a NumPy 2/2
Consultas

Semana 7

Teórica - Definición de funciones
Consultas

Semana 8

Teórica - Pandas 1/2
Consultas
Teórica - Pandas 2/2

Semana 9

Teórica - Visualización de datos con Matplotlib
Consultas
Teórica - Conceptos de computación (algoritmos, complejidad, profiling)
Consultas

Semana 10

Consultas pre-examen
Consultas
Teórica - Programación Orientada a Objetos
Consultas

Módulo 2: Ciencia de Datos

Semana 1

Teórica - Elementos de matemática
Consultas
Teórica - Elementos de matemática y probabilidad 1/2
Consultas

Semana 2

Teórica - Elementos de matemática y probabilidad 2/2 - Introducción a la Ciencia de Datos
Consultas
Teórica - Proceso de Ciencia de Datos (análisis exploratorio)
Consultas

Semana 3

Teórica - Proceso de Ciencia de Datos (+gráficos) / Reducción de la dimensionalidad
Consultas
Teórica - Reducción de la dimensionalidad / Preprocesamiento

Semana 4

Teórica - Agrupamiento de datos, Aprendizaje no supervisado 1/2
Consultas
Teórica - Agrupamiento de datos, Aprendizaje no supervisado 2/2
Consultas

Semana 5

Teórica - Modelos de regresión lineal
Consultas
Consultas

Semana 6

Teórica - Regresión polinomial, over/underfitting, test/train split, regularización 1/2
Consultas
Teórica - Regresión polinomial, over/underfitting, test/train split, regularización 2/2
Consultas

Semana 7

Teórica - Validación cruzada
Consultas

Semana 8

Teórica - Clasificación
Consultas
Teórica - Regresión logística
Consultas

Semana 9

Teórica - Repaso e integración clasificación
Consultas
Teórica - Clasificación y umbrales
Consultas

Semana 10

Teórica - Repaso general
Consultas

Módulo 3: Aprendizaje Automático

Semana 1

Teórica - Presentación - Árboles de decisión
Consultas
Teórica - Árboles de decisión
Consultas

Semana 2

Teórica - Ensambles, Pasting / Bagging
Consultas
Teórica - Selección de características / Sesgo-varianza
Consultas
Consultas

Semana 3

Teórica - Support Vector Machines (SVM)
Consultas

Semana 4

Teórica - Boosting
Consultas
Teórica - XGBoost
Consultas

Semana 5

Teórica - Repaso pre-examen
Consultas
Consultas

Semana 6

Teórica - Redes Neuronales Artificiales 1/2
Consultas
Teórica - Redes Neuronales Artificiales 2/2
Consultas

Semana 7

Teórica - Redes Neuronales Convolucionales 1/2
Consultas
Teórica - Redes Neuronales Convolucionales 2/2
Consultas

Semana 8

Teórica - AlexNet / Interpretabilidad / Transfer learning
Consultas
Teórica - Autoencoders
Consultas

Semana 9

Teórica - Autoencoders Variacionales / Redes Antagónicas Generativas
Consultas
Teórica - Redes Recurrentes
Consultas

Semana 10

Teórica - Repaso pre-examen
Consultas
Consultas

Semana 11

Teórica - Pantallazo de tópicos avanzados