DCDGP101- Fundamentos de Python para Ciencia de Datos
Objetivo de la asignatura Fundamentos de Python para Ciencia de Datos:
Objetivo General:
En esta asignatura, los estudiantes desarrollarán competencias fundamentales en programación utilizando Python, aplicadas al ámbito de la Ciencia de Datos. Aprenderán a manejar el entorno de desarrollo y la sintaxis básica del lenguaje, incluyendo estructuras de control de flujo, colecciones de datos y funciones.
DCDGP201- Fundamentos de Ciencia de Datos
Objetivo de la asignatura Ciencias Sociales I:
Objetivo General:
En esta asignatura, los estudiantes desarrollarán competencias para abordar proyectos de Ciencia de Datos, desde la preparación y limpieza de datos hasta la aplicación de técnicas estadísticas y de visualización. Aprenderán a manejar diferentes tipos de datos, aplicar estadísticas descriptivas, realizar análisis exploratorio de datos (EDA) y visualizar resultados con herramientas como Matplotlib y Seaborn.
DCDGP301- Gestión de Proyectos en Ciencia de Datos
Objetivo de la asignatura Ciencias Sociales I:
Objetivo General:
En esta asignatura, los estudiantes desarrollarán competencias para gestionar proyectos de Ciencia de Datos mediante metodologías ágiles. Aprenderán a aplicar técnicas y herramientas ágiles como Scrum y Kanban para la planificación, ejecución y seguimiento de proyectos en el ámbito de los datos.
DCDGP401- Base de datos y NoSQL con Python
Objetivo de la asignatura Base de datos y NoSQL con Python:
Objetivo General:
En esta asignatura, los estudiantes desarrollarán competencias para gestionar y manipular bases de datos tanto relacionales como NoSQL utilizando Python. Aprenderán a integrar bases de datos SQL como MySQL y SQLite en proyectos de Python, ejecutando operaciones básicas como consultas y manipulaciones de datos.
DCDGP501- Manipulación y Visualización de Datos con Python
Objetivo de la asignatura Manipulación y Visualización de Datos con Python:
Objetivo General:
En esta asignatura, los estudiantes desarrollarán competencias avanzadas para manipular y visualizar datos utilizando Python. Aprenderán a aplicar bibliotecas como Pandas para realizar transformaciones de datos complejas, manejar valores nulos y combinar DataFrames. Además, dominarán herramientas de visualización como Matplotlib y Seaborn para crear gráficos detallados y estadísticas visuales.