Introducción al Aprendizaje Computacional (Machine Learning)
con Python

INFORMACIÓN GENERAL

RESUMEN
El objetivo de este módulo es dotar al estudiante con la capacidad de abordar problemas de análisis de datos, usando técnicas de aprendizaje computacional. El módulo parte de una aproximación conceptual al aprendizaje computacional para llevar al estudiante, a través de prácticas concretas basadas en Python y bibliotecas especializadas, al diseño e implementación de modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado
METODOLOGÍA
Presencial
SUBMODALIDAD
Cursos de extensión
PÚBLICO OBJETIVO
El programa de formación en MLDS está dirigido a todas las personas que desde sus roles tienen responsabilidad o incidencia en los procesos de análisis de datos y desarrollo de sistemas inteligentes y analíticos:
DURACIÓN EN HORAS
40
HORARIO
Martes miercoles y jujeves de 6 pm a 9 pm
INICIO INSCRIPCIONES
06-DIC-2019
CIERRE INSCRIPCIONES
31-MAR-2020
INICIO ACTIVIDAD
24-MAR-2020
FÍN ACTIVIDAD
28-ABR-2020
CONDICIONES
 

INFORMACIÓN FINANCIERA

VALOR INSCRIPCIÓN
$1.680.000,00
TIPO DE PAGO
Otro(Consignación bancaria, Transferencia bancaria, cheque o factura), PSE (Pagos Seguros en Línea - ACH), Tarjeta de Crédito
NOMBRE BANCO
Banco Popular
TIPO DE CUENTA
Cuenta de ahorros
NUMERO DE CUENTA
012720074
CÓDIGO DE CONSIGNACIÓN
 

DESCUENTOS

A grupos de 4 o más personas para la misma actividad a través de un único comprobante de pago.10 %$168.000,00$1.512.000,00
A profesores, investigadores, funcionarios, pensionados, egresados y contratistas de la UN.20 %$336.000,00$1.344.000,00
Becado100 %$1.680.000,00$0,00
Pago de tres módulos antes del inicio del programa20 %$336.000,00$1.344.000,00
Por pronto pago con tres semanas de anticipación5 %$84.000,00$1.596.000,00
Por pronto pago con un mes calendario de anticipación10 %$168.000,00$1.512.000,00

INFORMACIÓN DE CONTACTO

FACULTAD
FACULTAD DE INGENIERÍA - SEDE BOGOTÁ
UNIDAD ACADÉMICA BÁSICA
DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA DE SISTEMAS E INDUSTRIAL
Encargado correo
juaperez@unal.edu.co
Curso telefono
3165000