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Python avanzado para Tratamiento de Datos e Inteligencia Artificial (V ed.)

Todos los cursos del Centro Mediterráneo son abiertos a la Sociedad, no exclusivos de la comunidad universitaria. En los cursos que tengan aprobado reconocimiento de créditos en algún grado, aparecerá indicado explícitamente en la información general de la WEB de dicho curso.

Código: 23ON03 Online
10/03/2023 al 21/04/2023

Modalidad de celebración:
Plataforma MoodleCloud (La dirección del curso contactará con ustedes por correo electrónico con la debida antelación para facilitarles la forma de conexión, así como las directrices que consideren necesarias para el correcto seguimiento del curso.)

Duración
15 horas síncronas y/o presenciales, más otras 15 asíncronas y 45 de trabajo y revisión individual del estudiante. Horas totales 75.

Dirección:
Pedro González Rodelas (Prof. de la Univ. Granada)

Coordinación:
Fco. Miguel García Olmedo (Prof. de la Univ. Granada)

Introducción

Hoy en día la mecanización de tareas repetitivas y tediosas, así como el tratamiento y procesamiento intensivo de datos es uno de los hitos fundamentales de la sociedad de la información y de la era del Big Data.

Por otra parte, dentro del software libre, uno de los lenguajes que está teniendo de manera continuada una subida espectacular en cuanto a popularidad a nivel mundial, a la vez que ha tenido una mejora sustancial, con la inclusión y actualización de potentes y versátiles nuevos módulos de cálculo simbólico (SymPy), numérico (NumPy, Scipy), gráfico (Matplotlib, Seaborn, Bokeh), de tratamiento y ciencia de datos (Pandas, Openpyxl), Machine & Deep Learning (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Pybrain, PyML), e Inteligencia Artificial en general (AIMA, pyDatalog, SimpleAI, EasyAI, etc.) ha sido sin duda Python; y de ahí su vertiginosa evolución y expansión a nivel mundial, no sólo en el ámbito académico, sino también en el científico e industrial.

Y de ahí surge esta iniciativa de formación, que intentará hacer más fácil y llevadera tanto la inmersión inicial en la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial en general, así como el uso avanzado de muchos de los entresijos y detalles más técnicos de este potente y completo lenguaje de programación para la mecanización de tareas informáticas rutinarias, la generación automática de informes, gestión de ficheros y equipos, web-scraping, etc.

Así pues estará orientado tanto a los estudiantes de carreras científico-técnicas y de ingeniería que quieran aprender estas técnicas, como para los doctorandos e investigadores, a los que pueda resultar útil en su investigación.

Competencias del alumnado

a) El alumnado sabrá/comprenderá:

  • La importancia y peculiaridades concretas de este potente lenguaje de programación de cara a la posible mecanización de tareas informáticas de todo tipo.
  • Las diferencias fundamentales entre las distintas formas de programar con Python: tanto en su forma procedural básica, de tipo funcional, así como en su versión más avanzada (orientada a objetos).
  • El diálogo y significado de los errores básicos en el proceso de compilación.
  • Las técnicas más importantes de webscraping, o de extracción automática o semi-automática de información desde Internet.
  • Alguna de las posibilidades fundamentales que también posee este lenguaje para implementar y poner en funcionamiento diferentes estrategias de aprendizaje automático (Machine Learning), profundo (Deep Learning) o de Inteligencia Artificial (I.A.), en general.

b) El alumnado será capaz de:

  • Descargar, instalar e interactuar con varios de los módulos de Python especialmente desarrollados para las tareas y técnicas incluidas en el programa del curso.
  • Mecanizar muchas de las tareas informáticas repetitivas y algo tediosas que normalmente tiene que realizar en su quehacer diario.
  • Buscar, descargar y revisar ficheros de todo tipo e información relevante para su trabajo o proyectos personales que esté disponible en Internet.
  • Organizar sus datos de manera flexible y versátil, mediante el uso de Pandas y las herramientas para interactuar con ficheros Excel, CSV, etc.
  • Realizar sus primeros programas con Python relacionados con el aprendizaje automático/profundo o la Inteligencia Artificial en general.

Método de evaluación

• (10%) La asistencia/conexión a las sesiones, que será obligatoria en no menos del 75% de las sesiones presenciales/síncronas, que será controlada y monitorizada, tanto por el director como por el coordinador del curso, estando ambos disponibles en todo momento para atender dudas y poder solucionar cualquier problema que surja, tanto durante las sesiones síncronas como durante todo el resto del tiempo, hasta la completa finalización del curso. También estará activo todo ese tiempo un grupo de Telegram, abierto exprofeso para tener una comunicación aún más ágil y rápida.
• (40%) La evolución continua de la persona inscrita, comprobada a través de la realización de cortas actividades, cuestionarios y ejercicios sencillos planteados sobre las explicaciones dadas, o los videos grabados y materiales proporcionados en la plataforma online elegida.
• (50%) La evaluación rigurosa de al menos una práctica completa, de envergadura suficiente como para poder valorar la capacitación en la materia, que deberá ser realizada en las horas no presenciales y presentada en tiempo y forma a través de la plataforma para la docencia elegida.

Cualificación personal o empleos a los que da acceso
Curso capacitador para la programación avanzada en lenguaje Python, Webscraping, Ciencia de Datos y Deep Learning

Idiomas utilizados
Español

Viernes, 10 de marzo de 2023 (de manera síncrona y/o presencial)

16:30-19:00 Uso avanzado de los entornos de desarrollo (IDEs) más empleados: Jupyter notebook, Spyder, terminal de consola, etc. Distintas vías de instalación de módulos y extensiones (tanto via pip como conda). Uso de entornos virtuales (Virtualenv, pyenv, venv, …)
Pedro González Rodelas

Desde el 10 al 17 de marzo de 2023 (online de manera asíncrona)

Programación avanzada con Python: tanto de tipo procedural, funcional y orientada a objetos. Tratamiento de excepciones. Depuración y optimización de código. Evaluación del rendimiento
Francisco M. García Olmedo

Viernes, 17 de marzo de 2023 (de manera síncrona y/o presencial)

16:30-19:00 Búsqueda de patrones con expresiones regulares y sustitución de cadenas de caracteres. Ejemplos prácticos
Francisco M. García Olmedo

Desde el 17 al 24 de marzo de 2023 (online de manera asíncrona)

Mecanización de tareas informáticas comunes: gestión automática de descarga, manipulación y lectura/escritura de ficheros. consultas web, etc
Francisco M. García Olmedo

Viernes, 24 de marzo de 2023 (de manera síncrona y/o presencial)

16:30-19:00 Introducción al Web Scraping. Uso de BeautifulSoup para acceso web a ficheros HTML, XML, JSON, etc
Sergio Alonso Burgos

Desde el 24 al 31 de marzo de 2023 (online de manera asíncrona)

Herramientas avanzadas de Web Scraping y análisis de páginas dinámicas (Javascript) con Selenium
Sergio Alonso Burgos

Viernes, 31 de marzo de 2023 (de manera síncrona y/o presencial)

16:30-19:00 Uso avanzado de Pandas para el tratamiento estadístico de datos con Python. Uso de Openpyxl para la interacción con ficheros Excel, CSV, etc. Combinando código R con iPython
Pedro González Rodelas

Desde el 31 de marzo al 14 de abril de 2023 (online de manera asíncrona)

Representaciones gráficas avanzadas (librerías Matplotlib, SeaBorn) y visualización interactiva de datos (uso de bokeh, datos geolocalizados, etc.)
Pedro González Rodelas

Viernes, 14 de abril de 2023 (de manera síncrona y/o presencial)

16:30-19:00 Introducción al uso del módulo scikit-learn para diferentes técnicas de Machine Learning como clasificación, regresión, clustering, etc
Miguel García Silvente

Desde el 14 al 21 de abril de 2023 (online de manera asíncrona)

Big data, deep learning y redes neuronales convolucionales. Ejemplos de Kaggle. TensorFlow
Miguel García Silvente

Viernes, 21 de abril de 2023 (de manera síncrona y/o presencial)

16:30-19:00 Otras aplicaciones de Python en I.A.: Procesamiento de imágenes digitales y visión artificial
Miguel García Silvente

Desde el 21 de abril de 2023 en adelante (online de manera asíncrona)

Otras aplicaciones de Python en I.A.: procesamiento de Lenguaje Natural, etc
Miguel García Silvente