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Introducción a laprogramacióncon Python
Facul tad de
Sede Bogotá
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Curso gratuitoen línea
Curso básico en línea asociado al programa de formación "Machine Learning and Data Science" que busca capacitar a profesionales de todas las áreas en los conceptos básicos de la programación de computadores para la solución de problemas, mediante el diseño e implementación de programas en el lenguaje de programación Python. Se plantea como un curso en línea masivo, abierto y autodirigido, disponible en la plataforma de aprendizaje en línea Open edX.
Horarios
Inscripciones permanentes¡Comienza ahora!
24/7 Plataforma en línea
Tiempo estimado de dedicación por módulo:
Inversión
$ 0
Intensidad
40 horas totales
Resumen del programa
Introducción a laprogramación con Python
Curso masivo y abierto onl ine - MOOC: Introducc ión a la programación con Python
Facul tad de2
https://uecp.edunext.ioEmpieza ahora
La meta de este módulo es proveer y capacitar al participante en los conceptos básicos de programación de computadores con el lenguaje de programación Python. Se busca que el estudiante adquiera mediante ejercicios prácticos las herramientas necesarias para la solución de problemas a través del diseño de algoritmos y su implementación en el lenguaje Python aplicando un enfoque basado en el pensamiento computacional.
Facul tad de3 Curso masivo y abierto onl ine - MOOC: Introducc ión a la programación con Python
Objetivo
El curso está dirigido al público general con intereses en aprender a programar computadores.
Gracias a nuestro nuestro compromiso como Institución de Educación superior pública; esto quiere decir que NO es necesario ser técnico, tecnólogo ni administrativo, ser ingeniero ni ser parte de la UN.
Público sugerido
Estructura de costos de la actividad
Unidades Valor matrícula
$ 0
$ 0
$ 0
Unidad 1Introducción a la programación
Unidad 2Estructuras de control de flujo
Unidad 3Colecciones de datos
Esta modalidad de estudio se considera la mejor opción de adentrarse al mundo de la ciencia de datos. Este ciclo en línea se considera la iniciación ideal para el Diplomado: “Programa de formación – Machine Learning and Data Science”
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Facul tad de4 Curso masivo y abierto onl ine - MOOC: Introducc ión a la programación con Python
Curso en línea masivo y abierto (MOOC) de caracter autodirigido. El curso se desarrollará con una metodología virtual y mediante una plataforma accesible a través de Internet (Open edX), en la cual los estudiantes tendrán a su disposición diversos materiales de estudio, incluyendo: videos explicativos cubriendo conceptos de programación y del lenguaje Python, notebooks de Jupyter que combinan texto y programas ejemplo que pueden ser directamente ejecutados dentro de un navegador web, documentos con las presentaciones y material de referencia. En cada una de las unidades del curso los estudiantes deberán resolver una tarea compuesta de varios ejercicios de programación. El taller será evaluado mediante una plataforma de evaluación automática. El curso contará con un foro donde los estudiantes pueden plantear sus dudas, las cuales serán resueltas por asistentes docentes y otros estudiantes. Las 3 primeras unidades temáticas serán de acceso libre y sin costo adicional para el público general.
Metodología
Estos módulos gratuitos están abiertos a todos público y tienen inscripciones permanentes, con lo que un interesado podrá iniciar y ejecutar su formación cuando desee.
Tenga en cuenta:
Adicionalmente, se ofrece la posibilidad de obtener un certificado de aprobación y asistencia por un costo de $150.000, cuyo pago también habilita las unidades 4 y 5 del curso.
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Los módulos gratuitos por sí mismos NO entregan certificación. »
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Facul tad de5 Curso masivo y abierto onl ine - MOOC: Introducc ión a la programación con Python
$ 150.000
Ingeniero de Sistemas y Computación, Universidad Tecnológica de Pereira, 2004; Magíster en Instrumentación Física, Universidad Tecnológica de Pereira, 2007; Doctor en Ingeniería Informática, Universidad de Alicante (España), 2011. Ha participado en varios proyectos de investigación a nivel nacional e internacional. Estancias posdoctorales: Universidad de Sevilla (España) durante 2012 y 2013, Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Brasil) durante el primer semestre de 2014.
Profesor del Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial en la Universidad Nacional de Colombia, sede Bogotá. Sus áreas de interés incluyen: lenguajes de programación, análisis automático de código fuente, procesadores de lenguaje, diseño de sistemas embebidos y educación en ingeniería. Cuenta con más de 30 publicaciones científicas en revistas, libros y conferencias internacionales. Actualmente lidera el grupo de investigación PLaS (Programming Languages and Systems) y es el Coordinador de la Maestría en Ingeniería de Sistemas y Computación.
Felipe Restrepo Calle, PhD.
El programa es diseñado y soportado por un cuerpo de profesores con formación doctoral, con amplia experiencia investigativa en las diferentes áreas de énfasis.
Equipo docente
Facul tad de6 Curso masivo y abierto onl ine - MOOC: Introducc ión a la programación con Python
Ingeniero de Sistemas,Universidad Nacional de Colombia (1993); MSc. en Matemáticas, Universidad Nacional de Colombia [1998]; Ph.D. & M.Sc. in Computer Science, The University of Memphis (2003); Profesor visitante University of Louisville, USA (2009); Profesor visitante Ecole Nationale Superieure de Techniques Avancees (ENSTAParisTech), Francia (2010); Profesor visitante University of Houston, USA (2017)
Profesor Titular del Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial. Coordinador del programa de Doctorado en Ingeniería de Sistemas y Computación, Universidad Nacional de Colombia, Bogotá. Amplia experiencia en investigación en aprendizaje computacional, minería de datos, recuperación de información, procesamiento de lenguaje natural y visión por computador. Participación en diversos proyectos de investigación internacionales y nacionales. Más de 100 publicaciones científicas en revistas, libros y conferencias internacionales. Lidera el grupo de investigación MindLab (Machine Learning Perception and Discovery Lab, http://mindlaboratory.org)
Fabio Augusto González Osorio, PhD.
Profesor del Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial de la Universidad Nacional de Colombia, Sede Bogotá. Cuenta con más de 50 publicaciones científicas en revistas, libros y conferencias internacionales relacionadas con el manejo de grandes volúmenes de datos y aplicaciones de machine learning en grandes volúmenes de datos en imágenes, audio y texto (big data).
Ingeniero de Sistemas de la Universidad Nacional de Colombia, Magíster en Ingeniería de Sistemas y Computación de la Universidad de los Andes, Doctor en Ingeniería - Sistemas y Computación de la Universidad Nacional de Colombia. Ha participado en diferentes proyectos de investigación a nivel nacional e internacional. Trabajó en el Departamento de Policía Científica en Lausana (Suiza) en el proyecto "Detección automática de medicamentos falsos utilizando técnicas de procesamiento de imágenes y Machine Learning" y en el proyecto "Monitoreo de redes de tráfico de drogas sintéticas utilizando técnicas de procesamiento de imágenes y Machine Learning".
Jorge Eliécer Camargo, PhD.
Facul tad de7 Curso masivo y abierto onl ine - MOOC: Introducc ión a la programación con Python
Temas
Unidad 1
Introducción a la programación1»»»
Resolución de problemas computacionalesLenguaje de programación PythonConstructores básicos
Objetivos de aprendizaje
» Abstraer un problema en forma de algoritmo e implementarlo en un programa con el lenguaje de programación Python.
» Conocer y aplicar los principios de manejo de variables, tipos de datos y operaciones entre valores numéricos y de texto en Python.
Al finalizar la unidad, estará en capacidad de alcanzar los siguientes objetivos:
Temas
Unidad 2
Estructuras de control de flujo2»»
Estructuras de control condicionalesEstructuras de control iterativas
Objetivos de aprendizaje
» Diseñar e implementar algoritmos condecisiones basadas en la evaluación de expresiones booleanas.
» Diseñar e implementar algoritmos con la aplicación de ciclos iterativos.
Al finalizar la unidad, estará en capacidad de alcanzar los siguientes objetivos:
Temas
Unidad 3
Colecciones3»»
Colecciones ordenadasColecciones no ordenadas
Objetivos de aprendizaje
» Diseñar y elegir la colección apropiada para la resolución de un problema con una estructura de datos compleja
» Usar colecciones en el diseño e implementación de algoritmos para la solución de problemas
» Declarar y manipular listas, tuplas, matrices, diccionarios y conjuntos con el lenguaje de programación python.
Al finalizar la unidad, estará en capacidad de alcanzar los siguientes objetivos:
Contenido - Programa del curso
Procedimiento paraasignación de cupoPara poder participar en la actividad se requiere que siga 3 simples pasos:Inscripción, Pago y Legalización.
El registro en la actividad la deberá realizar mediante la plataforma EdX. A continuación verá el paso a paso del proceso:
Inscripción
https://uecp.edunext.ioIngrese a:
1
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