Diplomado en Ciencia de Datos

Este es un repositorio para aquellos interesados en adquirir conocimientos de alto nivel en ciencia de datos para desarrollar, asesorar, dirigir proyectos de innovación científica y tecnológica en sus trabajos, basados en las técnicas más modernas de manejo de información.

Horarios

Lunes, Miercoles Y Viernes, 6 pm - 8 pm (hora de Colombia)

Sábados, 8 am - 12 pm (hora de Colombia)

Coordinador

• Campo Elías Pardo Turriago, cepardot@unal.edu.co

Conferencistas

• Álvaro Mauricio Montenegro Díaz, PhD, ammontenegrod@unal.edu.co
• Campo Elías Pardo Turriago, PhD, cepardot@unal.edu.co
• Daniel Mauricio Montenegro Reyes, MSc, dammontenegrore@unal.edu.co
• Camilo José Torres Jiménez, MSc, cjtorresj@unal.edu.co

Asesora Medios y Marketing digital

• Maria del Pilar Montenegro, pmontenegro88@gmail.com

Monitores

• Jessica López, jelopezme@unal.edu.co
• Camilo Chitivo, cchitivo@unal.edu.co
• Daniel Rojas, anrojasor@unal.edu.co

Preliminares

• Claves de Desarrollo en Ciencia de Datos: Github, nbviewer
• Roles en la Ciencia de Datos: Github, nbviewer
• Paseo por las herramientas digitales: Github, nbviewer
• Jupyter Lab: Github, nbviewer
• Introducción a R y RStudio: Github, nbviewer

Programación con Python

• Conceptos básicos de programación: Github, nbviewer
• Introducción al lenguaje de programación Python: Github, nbviewer
• Tipos de datos básicos: Github, nbviewer
• Operadores: Github, nbviewer
• Estructuras de control: Github, nbviewer
• Funciones: Github, nbviewer
• Inspección, Instalación y Carga de Módulos y Paquetes: Github, nbviewer
• Iteradores e iterables Github, nbviewer
• Tuplas Github, nbviewer
• Listas Github, nbviewer
• Diccionarios Github, nbviewer
• Conjuntos Github, nbviewer
• Programación orientada a objetos Github, nbviewer
• Decoradores Github, nbviewer
• Blue-prints: Buenas prácticas de programacion Github,nbviewer
• Introducción al paquete numpy: Github, nbviewer
• Taller Pandas Github, nbviewer
• Taller Programación Básica enfocado a Contenido Web Github, nbviewer

Web scraping

• Introducción al web scraping: Github, nbviewer
• Web scraping con Selenium: Github, nbviewer
• Taller RegEx: Github, nbviewer

Introducción a bases de datos

• Introducción a bases de datos relacionales Github
• Modelo Entidad Relación (E-R) Github
• SQL I Github
• SQL II Github

Estadística

• Conceptos básicos de probabilidad: Github, nbviewer
• Variables Aleatorias: Github, nbviewer
• Variables Aleatorias continuas: Github, nbviewer
• Probabilidad Conjunta: Github, nbviewer
• Introducción Teoría de la Información: Github, nbviewer
• Introducción a R - Taller: Github nbviewer
• Introducción a R-Studio: Github nbviewer
• Introducción a R - SQL Tidiverse - Taller Github nbviewer
• Taller de gráficos en R: Github, nbviewer
• Introducción al paquete scipy: Github, nbviewer
• Distribuciones de probabilidad en Python: Github, nbviewer
• Taller Matplotlib: Github, nbviewer
• Introducción al paquete plotly: Github, nbviewer
• Introducción a la modelación estadística: Github, nbviewer
• Metodología de la modelación estadística: Github, nbviewer

Matemáticas

• Concepto de Modelación Matemática Github, nbviewer
• Ejemplo de Modelación Matemática Github, nbviewer
• Concepto de Derivadas Github, nbviewer
• Optimización moderna: Gradiente descendiente estocástico Github, nbviewer
• Diferenciación automática y optimización univariada con JAX 1Github, nbviewer
• Diferenciación automática y optimización multivariada con JAX 2Github, nbviewer
• Introducción al Algebra Lineal Github,nbviewer
• Introducción a Tensores Github, nbviewer
• Algebra Tensorial Github, nbviewer
• Jugando con Tensores Github, nbviewer

Reducción de dimensión

• El concepto de dimensión Github, nbviewer
• Concepto de q-dimensión Github, nbviewer
• Reducción lineal de dimensión:PCA y regresión logística Github, nbviewer
• Análisis de Componentes Independientes Github, nbviewer
• Isomap Github, nbviewer
• Linearly Local Embedding Github, nbviewer
• UMAP Github, nbviewer
• Mapas auto-organizados - SOM Github, nbviewer
• T-SNE Github, nbviewer

Métodos descriptivos multivariados

• Introducción a los modelos no supervisados Gihub, nbviewer
• Análisis de Componentes principales: Github, nbviewer
• Análisis de componentes principales generalizado Github, nbviewer
• Análisis de correspondencias simples Github, nbviewer
• Análisis de correspondencias múltiples Github, nbviewer
• Una estrategia de agrupamiento Github nbviewer
• Agrupamiento (clustering) Github, nbviewer

Modelos supervisados

• Conceptos básicos de regresión: Github, nbviewer
• Regresión lineal en Python: Github, nbviewer
• Regresión lineal múltiple: Github, nbviewer
• Introducción a modelos GLM: Github, nbviewer
• Distribuciones muestrales: Github, nbviewer
• Modelo de Regresión Poisson: Github, nbviewer
• Modelos de Regresión Logística y Binomial: Github, nbviewer
• Modelo de Regresión Logística: Github, nbviewer
• Maquinas de soporte vectorial (SVM): Github
• Ejemplos SVM: Github

Métodos ensamblados

• Arboles de decisión: Github
• Mezcla de datos: bagging Github
• Mezclas mixtas: Boosting Github

Series de tiempo

• Introducción a series de tiempo Github
• Series de tiempo con Darts Github

Validación de modelos

• Validación de modelos: Accuracy/Exactitud, Precisión, Recall/Sensibilidad. Github, nbviewer
• Preprocesamiento de datos con Sklearn Github
• Transformación de datos con Sklearn Github
• Detección de anomalias. Github, nbviewer

Métodos no supervisados

• Métodos de clustering: k-means, mean-shift, DBSCAN. Github
• HDBSCAN. Github

Redes Neuronales

• Tensorflow

  • Introducción a Redes Neuronales Github, nbviewer, slides
  • A Neural Network Playground (https://playground.tensorflow.org/)
  • Primera Red Neuronal con la API Sequential de Keras (Simulación) Github, nbviewer
  • Visualización del modelo durante el entrenamiento Github, nbviewer
  • Regresión con perceptrones. Consumo de gasolina Github, nbviewer

• Pytorch

  • Inicio rápido GitHub
  • Tensores GitHub
  • Datasets y Dataloader GitHub
  • Transformaciones GitHub
  • Optimización con torch.autograd GitHub
  • Entrenamiento de modelos GitHub
  • Ejemplo de Clasificación con MNIST-Fashion GitHub
  • Introducción a la POO GitHub
  • Pytorch Lightning GitHub
  • Pytorch Lightning Avanzado GitHub

Redes convolucionales y clasificación de imágenes

• Introducción a visión por computador. Github, nbviewer
• Introducción a convoluciones. Github, nbviewer
• Cats Vs Dogs (Kaggle Competition). Github, nbviewer

Redes Neuronales Recurrentes

• Introducción a redes recurrentes Github
• Redes LSTM Github
• Preparación de datos y primera serie con datos sintéticos Github
• Predicción acción Apple a tres días Github

Procesamiento de Lenguaje Natural

• Introducción a Procesamiento de Lenguaje Natural Github
• Incrustaciones (Embeddings) y clasificación de documentos Github
• Transformers - HuggingFace pipeline Github