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DTSTART;TZID=America/Lima:20220108T080000
DTEND;TZID=America/Lima:20220108T101500
DESCRIPTION:El curso tiene como objetivo explorar las distintas librerías 
 de Python orientadas a la ciencia de datos\, entender el flujo de trabajo 
 de los datos para tareas de predicción utilizando técnicas de aprendizaj
 e de máquina\, y aplicar estas técnicas para la resolución de problemas
  de la vida real y la industria. El curso será de carácter teórico y pr
 áctico\; es decir\, se presentarán los conceptos básicos de cada tema c
 on la finalidad de poder aplicarlos al final de cada lección. Asimismo\, 
 se presentarán algunos casos orientados al sector de energías y otras ap
 licaciones.\n\nSpeaker(s): Juan Rodrigo Acevedo Zanabria\, \n\nAgenda: \nD
 etalles: Nuestro curso virtual se realizará en idioma español.\n\nConten
 ido:\n\nMódulo 1: Python para Ciencia de Datos / Sábado 08/01/2022 08:00
 h – 10:15h (3h)\n\n-Introducción a Python con Google Colab\n\n-Tipos de
  variables\, sentencias\, funciones\n\n-Introducción a Numpy\, Pandas (im
 portación\, manipulación y exportación de datos)\n\n-Visualización de 
 datos con Matplotlib\, Seaborn\n\nMódulo 2: Introducción al Aprendizaje 
 de Máquina I / Domingo 09/01/2022 08:00h – 10:15h (3h)\n\n-Introducció
 n al aprendizaje de máquina\n\n-Regresión lineal y logística\n\n-Árbol
 es de decisión\n\n-KNN\n\n-Support Vector Machine\n\nMódulo 3: Introducc
 ión al Aprendizaje de Máquina II / Sábado 22/01/2022 08:00h – 10:15h 
 (3h)\n\n-Métodos ensamblados\n\n-Introducción a Redes Neuronales\n\n-Ret
 o I (BD para regresión)\n\n-Reto II (BD para clasificación de fallas)\n\
 nLima\, Lima\, Peru\, Virtual: https://events.vtools.ieee.org/m/290268
LOCATION:Lima\, Lima\, Peru\, Virtual: https://events.vtools.ieee.org/m/290
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SUMMARY:Curso: Machine Learning aplicado a la ingeniería basado en Python 
 (día 1)
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X-ALT-DESC:Description: &lt;br /&gt;&lt;p&gt;El curso tiene como objetivo explorar las 
 distintas librer&amp;iacute\;as de Python orientadas a la ciencia de datos\, e
 ntender el flujo de trabajo de los datos para tareas de predicci&amp;oacute\;n
  utilizando t&amp;eacute\;cnicas de aprendizaje de m&amp;aacute\;quina\, y aplicar
  estas t&amp;eacute\;cnicas para la resoluci&amp;oacute\;n de problemas de la vida
  real y la industria. El curso ser&amp;aacute\; de car&amp;aacute\;cter te&amp;oacute\
 ;rico y pr&amp;aacute\;ctico\; es decir\, se presentar&amp;aacute\;n los conceptos
  b&amp;aacute\;sicos de cada tema con la finalidad de poder aplicarlos al fina
 l de cada lecci&amp;oacute\;n. Asimismo\, se presentar&amp;aacute\;n algunos casos
  orientados al sector de energ&amp;iacute\;as y otras aplicaciones.&lt;/p&gt;&lt;br /&gt;&lt;
 br /&gt;Agenda: &lt;br /&gt;&lt;p&gt;&lt;span style=&quot;text-decoration: underline\;&quot;&gt;Detalles&lt;
 /span&gt;: &lt;span class=&quot;VIiyi&quot; lang=&quot;en&quot;&gt;&lt;span class=&quot;JLqJ4b ChMk0b&quot; data-lan
 guage-for-alternatives=&quot;en&quot; data-language-to-translate-into=&quot;es&quot; data-phra
 se-index=&quot;0&quot;&gt;Nuestro curso virtual se realizar&amp;aacute\; en idioma espa&amp;nti
 lde\;ol.&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/p&gt;\n&lt;p&gt;&lt;strong&gt;&lt;u&gt;&lt;em&gt;Contenido:&lt;/em&gt;&lt;/u&gt;&lt;/strong&gt;
 &lt;/p&gt;\n&lt;p&gt;&lt;strong&gt;M&amp;oacute\;dulo 1:&amp;nbsp\;Python para Ciencia de Datos / S&amp;
 aacute\;bado 08/01/2022 08:00h &amp;ndash\; 10:15h (3h)&lt;/strong&gt;&lt;/p&gt;\n&lt;p&gt;-Intr
 oducci&amp;oacute\;n a Python con Google Colab&lt;/p&gt;\n&lt;p&gt;-Tipos de variables\, s
 entencias\, funciones&lt;/p&gt;\n&lt;p&gt;-Introducci&amp;oacute\;n a Numpy\, Pandas (impo
 rtaci&amp;oacute\;n\, manipulaci&amp;oacute\;n y exportaci&amp;oacute\;n de datos)&lt;/p&gt;
 \n&lt;p&gt;-Visualizaci&amp;oacute\;n de datos con Matplotlib\, Seaborn&lt;/p&gt;\n&lt;p&gt;&lt;str
 ong&gt;M&amp;oacute\;dulo 2:&amp;nbsp\;&lt;/strong&gt;Introducci&amp;oacute\;n al Aprendizaje d
 e M&amp;aacute\;quina I / Domingo 09/01/2022 08:00h &amp;ndash\; 10:15h (3h)&lt;/p&gt;\n
 &lt;p&gt;-Introducci&amp;oacute\;n al aprendizaje de m&amp;aacute\;quina&lt;/p&gt;\n&lt;p&gt;-Regres
 i&amp;oacute\;n lineal y log&amp;iacute\;stica&lt;/p&gt;\n&lt;p&gt;-&amp;Aacute\;rboles de decisi&amp;
 oacute\;n&lt;/p&gt;\n&lt;p&gt;-KNN&lt;/p&gt;\n&lt;p&gt;-Support Vector Machine&lt;/p&gt;\n&lt;p&gt;&lt;strong&gt;M&amp;o
 acute\;dulo 3:&lt;/strong&gt; Introducci&amp;oacute\;n al Aprendizaje de M&amp;aacute\;q
 uina II / S&amp;aacute\;bado 22/01/2022 08:00h &amp;ndash\; 10:15h (3h)&lt;/p&gt;\n&lt;p&gt;-M
 &amp;eacute\;todos ensamblados&lt;/p&gt;\n&lt;p&gt;-Introducci&amp;oacute\;n a Redes Neuronale
 s&lt;/p&gt;\n&lt;p&gt;-Reto I (BD para regresi&amp;oacute\;n)&lt;/p&gt;\n&lt;p&gt;-Reto&amp;nbsp\;II (BD p
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