CONVOCATORIA CERRADA
Programa cofinanciado por el Fondo Social Europeo Plus y SAMSUNG
Objetivos
Este curso se enfoca en enseñar programación, algoritmos y estructura de datos en Python para inteligencia artificial. Su objetivo es mejorar la preparación y competencias de los jóvenes, para que puedan lograr un empleo de calidad una vez finalizado el mismo.
Los estudiantes desarrollarán los fundamentos de la programación aprendiendo Python. Aprenderán desde programación básica en Python, hasta las estructuras más complejas de datos, tales como listas, diccionarios, etc. y con el fin de poder realizar análisis de datos complejos.
Puesto que los algoritmos son una parte fundamental de la computación, los estudiantes aprenderán el uso y desarrollo de algoritmos en Python desde el principio. Aprenderán a usar tipos abstractos de datos así como búsquedas lineales y binarias para resolver problemas de búsqueda y ordenación en Python.
Finalmente, los alumnos aprenderán procesamiento y visualización de datos usando Python. El procesamiento de datos requiere de conocimientos básicos en matemáticas.
Mientras aprenden a programar en Python, los estudiantes también experimentarán la planificación de programas (pseudocódigo y diagrama de flujo), el aprendizaje basado en proyectos y la programación en parejas. Esta experiencia de aprendizaje ayuda a los estudiantes a mejorar, tanto sus habilidades interpersonales, como la resolución de problemas y la colaboración.
Curso Samsung Innovation Campus
Requisito: Registrarse en Samsung Dev Spain
Datos generales
Jóvenes que en el momento de solicitar la participación en el programa tengan entre 16 y 29 años, y que estén inscritos en el Sistema Nacional de Garantía Juvenil. Imprescindible adjuntar el certificado de Garantía Juvenil a fecha actual.
Los alumnos deberán tener conocimientos mínimos de:
- Nivel de inglés similar a B2
- Conocimientos básicos de uso de ordenadores
- Tener competencias básicas de matemáticas (pre-algebra: educación secundaria obligatoria)
6 semanas.
130 h. (128 de clase y 2 de tutoría)
Gratuito por ser un programa cofinanciado por el Fondo Social Europeo Plus y SAMSUNG
Contenidos
Chapter 1. Programing Basic Concept and Starting Python (23h)
- Unit 1. Sequential programming 3h
- Unit 2. Planning for programming 3h
- Unit 3. Basic of Numeric Data Types and Arithmetic Operation 3h
- Unit 4. Variables and Inputs 3h
- Unit 5. Logic and Comparison Operators 2h
- Unit 6. Conditional Statement-1: Conditions and Decision Making 2h
- Unit 7. Conditional Statement -2: Making decisions in two directions and applying conditional statement 2h
- Unit 8. Loop-1 2h
- Unit 9. Loop-2 2h
- Quiz 1h
Chapter 2. Python Programing Basic - Sequence Data type in Python (19h)
- Unit 10. Lists and Tuple Data Types 3h
- Unit 11. Dictionary Data Type 3h
- Unit 12. Addressing Sequence Types 3h
- Unit 13. Two-Dimensional List 3h
- Unit 14. Dictionary Method 1 2h
- Unit 15. Dictionary Method 2 2h
- Unit 16. Set Data Types 2h
- Quiz 1h
Chapter 3. Effective Python Programing - Function, Closure and Class (15h )
- Unit 17. Function 3h
- Unit 18. Recursion Function Call 3h
- Unit 19. Lambda 3h
- Unit 20. Closure 3h
- Unit 21. Class 2h
- Quiz 1h
Chapter 4. Algorithm 1– Data Structures (15h)
- Unit 22. Stack and Queue 3h
- Unit 23. Queue 3h
- Unit 24. Linear Search 3h
- Unit 25. Binary Search 3h
- Unit 26. Harsh Table 2h
- Quiz 1h
Chapter 5. Algorithm 2 -Sorting Algorithms (9h)
- Unit 27. Bubble, Selection, and Insertion Sort 3h
- Unit 28. Merge Sort 3h
- Unit 29. Quick Sort 2h
- Quiz 1h
Chapter 6. Algorithm 3– Problem Solving with Algorithms (11h)
- Unit 30. Greedy Approach 3h
- Unit 31. divide-and-conquer 3h
- Unit 32. Dynamic Programming 2h
- Unit 33. Backtracking 2h
- Quiz 1h
Chapter 7. Data Processing and Descriptive Statistics, Data Visualization (11h)
- Unit 34. Using Python Modules 2h
- Unit 35. Pandas series for Data Processing 2h
- Unit 36. Pandas DataFrame for Data Processing 2h
- Unit 37. Data Tidyng 2h
- Unit 38. Time Series Data 2h
- Quiz 1h
Chapter 8. Data Analysis and Data Visualization - Mini Project (5h)
- Unit 39. Financial Data Analysis Mini Project 2h
- Unit 40. Global Corona Pandemic Analysis Mini Project 2h
- Quiz 1h
Chapter 9. Empleabilidad (20h)
Tutorías: 2 horas por participante
Metodología
Las clases se desarrollarán en formato online. El alumnado se apoyará en los materiales facilitados por los profesores aplicando la metodología Learning by Doing.
Durante el curso se crearán ejercicios en los diferentes módulos que permitirá al alumnado dotarse de los conocimientos.
Información e Inscripción
¡Solicita ya tu plaza!
EOI
¡Solicita ya tu plaza!
Coordinadora: virginia.capseta@eoi.es