| 1 |
Introducción al curso |
07-08-2024 |
Introducción al curso. |
Presentación del curso y especificaciones de las reglas del curso. |
Presencial |
| 2 |
Fundamentos de Programación |
12-08-2024 |
Control de versiones con Git |
Fundamentos de Git, repositorios, ciclos de vida de los archivos en un repositorio, Commits, Branches y colaboración y repositorios remotos. |
Remota |
| 2 |
|
14-08-2024 |
Introducción a Python |
Sintáxis, variables, tipos de datos, operaciones, control de flujo. Colecciones (listas, tuplas, conjuntos, diccionarios), iteraciones. Funciones, unit testing. |
Presencial |
| 2 |
|
16-08-2024 |
Laboratorio |
Lab 1: Git |
|
| 3 |
|
19-08-2024 |
Programación Orientada a Objetos |
Clases, objetos, constructores, abstracción y encapsulación, herencia, polimorfismo. Excepciones y manejo de estas. |
Remota |
| 3 |
|
21-08-2024 |
Arreglos Multidimensionales con Numpy |
Creación de arreglos multidimensionales, vectorización de operaciones, atributos de los arreglos, indexado, operaciones básicas, documentación, funciones universales. |
Presencial |
| 3 |
|
23-08-2024 |
Laboratorio |
Lab 2: OOP y Numpy |
|
| 4 |
|
26-08-2024 |
Pandas 1 |
Exploración de datasets tabulares con Dataframes: manejo básico (lectura/escritura, atributos), análisis de datos (muestreo, series, operaciones básicas), enriquecimiento de datos (nuevas columnas, consultas, visualizaciones) y técnicas avanzadas (Pivoteo, Melt, Groupby, Multiindices) |
Remota |
| 4 |
|
28-08-2024 |
Pandas 2 |
Concatenación de dataframes por fila o columna. Integrar múltiples fuentes de datos mediante una columna clave mediante merge. Explorar tipos de merge. Manipulación y limpieza de strings/texto. Manejo de tiempo en Python y datos temporales en pandas. Creación y utilización de categorías. Orden y interpretación de categorías como datos ordinales. |
Presencial |
| 4 |
|
30-08-2024 |
Laboratorio |
Lab 3: Pandas |
|
| 5 |
|
02-09-2024 |
Pyspark |
|
Remota |
| 5 |
|
04-09-2024 |
Análisis Exploratorio de Datos (EDA) |
Perfilamiento Univariado: estadísticas descriptivas, histogramas, boxplots. Perfilamiento Bivariado: Scattermatrix, scatterplots con medidas de tendencia, correlación entre variables con la variable objetivo, tablas de contingencia. Perfilamiento multivariado via correlaciones. Análisis de datos faltantes. |
Presencial |
| 5 |
|
06-09-2024 |
Laboratorio |
Lab 4: Pyspark y visualizaciones |
|
| 6 |
|
09-09-2024 |
Visualizaciones |
Principios básicos de las visualizaciones y gráficos: información transmitida, posición, color, forma, tipos de gráficos, subplots. Plotly para generar visualizaciones interactivas. |
Remota |
| 6 |
|
11-09-2024 |
Feature Engineering |
Escalamiento, codificación de variables. ColumnTransformer, Pipeline, tratamiento de datos faltantes. Data Leakages. |
Presencial |
| 6 |
|
13-09-2024 |
Laboratorio |
Lab 5: Pipelines de sklearn |
|
|
Receso Académico |
16-09-2024 |
Receso Académico |
|
|
|
|
18-09-2024 |
Receso Académico |
|
|
|
|
20-09-2024 |
Receso Académico |
|
|
| 7 |
Machine Learning |
23-09-2024 |
Aprendizaje No Supervisado 1 |
Clustering y tipos de técnicas de clustering (particional, difuso y jerárquico), k-means (algoritmo y búsqueda de clusters óptimos), hdbscan. |
Remota |
| 7 |
|
25-09-2024 |
Aprendizaje No Supervisado 2 |
Introducción al aprendizaje no supervisado. Visualización de datos en baja dimensionalidad usando PCA y UMAP. Detección automática de outliers usando dbscan y IsolationTree. |
Presencial |
| 7 |
|
27-09-2024 |
Laboratorio |
Lab 6: Clustering y Detección de Anomalías |
|
| 8 |
|
30-09-2024 |
Introducción a Aprendizaje Supervisado |
|
Remota |
| 8 |
|
02-10-2024 |
Boosting y Ensemble |
|
Remota |
| 8 |
|
04-10-2024 |
Laboratorio |
Lab 7: Modelos de Ensemble |
|
| 9 |
Tópicos de Machine Learning |
07-10-2024 |
Forecasting |
|
Presencial |
| 9 |
|
09-10-2024 |
Sistemas de Recomendación |
|
Presencial |
| 9 |
|
11-10-2024 |
Laboratorio |
Lab 8: Forecasting y Sistemas de Recomendación |
|
| 10 |
|
14-10-2024 |
Optimización de Hiperparámetros |
|
Remota |
| 10 |
|
16-10-2024 |
MLFlow |
|
Presencial |
| 10 |
|
18-10-2024 |
Laboratorio |
Lab 9: Optimización de hiperparámetros |
|
| 11 |
Interpretabilidad |
21-10-2024 |
Interpretabilidad 1 |
Introducción a la interpretabilidad. |
Remota |
| 11 |
|
23-10-2024 |
Interpretabilidad 2 |
Métodos para la interpretabilidad de modelos. |
Presencial |
| 11 |
|
25-10-2024 |
Laboratorio |
Lab 10: Interpretabilidad |
|
|
Receso Académico |
28-10-2024 |
Receso Académico |
|
|
|
|
30-10-2024 |
Receso Académico |
|
|
|
|
01-11-2024 |
Receso Académico |
|
|
| 12 |
Agentes Autónomos |
04-11-2024 |
Introducción a Agentes Autónomos: Aprendizaje Reforzado |
|
Presencial |
| 12 |
|
06-11-2024 |
LLM 1 |
|
Presencial |
| 12 |
|
08-11-2024 |
Sin lab |
|
|
| 12 |
|
11-11-2024 |
LLM 2 |
|
Presencial |
| 13 |
MLOps |
13-11-2024 |
Introducción a MLOps |
|
Remota |
| 13 |
|
15-11-2024 |
Laboratorio |
Lab 11: Agentes Autónomos |
|
| 14 |
|
18-11-2024 |
Despliegue |
|
Presencial |
| 14 |
|
20-11-2024 |
Dockerización |
|
Remota |
| 14 |
|
22-11-2024 |
Laboratorio |
Lab 12: MLOps |
|
| 14 |
|
25-11-2024 |
Pipelines productivos |
|
Remota |
| 15 |
|
27-11-2024 |
Monitoreo y Feedback |
|
Presencial |
| 14 |
|
29-11-2024 |
Laboratorio |
Lab 13: Airflow |
|
| Inicio Período Exámenes |
|
02-12-2024 |
|
|
|
| Inicio Vacaciones |
|
15-12-2024 |
|
|
|