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¿QUÉ HACEMOS?

Análisis de Redes Sociales con Python

Del 4 de noviembre al 2 de diciembre

lunes y miércoles (18 a 21 hrs.)
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Introducción

Este es un curso introductorio a los conceptos necesarios para el análisis de textos. También es un curso práctico en el que se espera que los estudiantes sean capaces de utilizar el lenguaje de programación Python para analizar y extraer información de diferentes tipos de textos.

 Objetivos

El objetivo principal de este curso es mostrar cómo se pueden utilizar Python como una herramienta para manejar, clasificar y extraer información diversos tipos de textos. Los estudiantes aprenderán manejo básico de textos utilizando la clase string nativa de python así como la utilización de expresiones regulares para tareas más avanzadas. También se cubrirá los temas de segmentación de textos y etiquetado de palabras. Todo esto tributa a que los estudiantes puedan realizar tareas de clasificación automatizada de textos utilizando modelos de Machine Learning así como encontrar similaridades entre textos. Durante las sesiones, los alumnos descubrirán los diferentes usos de Python como herramienta para el estudio de textos, haremos un énfasis en la librería NLTK aunque también utilizaremos numpy, pandas, scikit-learn, statsmodels, matplotlib y seaborn. El entorno que se utilizará para el curso será el de Jupyter Notebook.

Público objetivo

 Este curso está diseñado para personas con experiencia mínima en Python para el manejo de datos y conocimientos básicos de estadística y probabilidades. Este es el quinto curso en la secuencia de Python de la Escuela de Métodos. Idealmente los cursos previos requeridos son:

  1. Introducción a Python y al Manejo de Datos.
  2. Visualización de Datos en Python.
  3. Estadística descriptiva y Probabilidades.
  4. Introducción a Machine Learning

Independiente, las habilidades necesarias para este curso son la siguientes:

  • Estar familiarizado con el lenguaje de programación Python.
  • Saber utilizar Python para el manejo de datos. En particular conocerlas librerías numpy y pandas.
  • Estar familiarizados con las principales librerías para visualización científica de datos matplotlib y seaborn.
  • Tener conocimiento básico de Machine Learning en particular la librería scikit-learn.

Sesiones

  • Sesión 1: Introducción. Manejo de Textos con Python.
  • Sesión 2: Procesamiento del Lenguaje Natural.
  • Sesión 3: Sintaxis y Análisis.
  • Sesión 4: Clasificación de Textos.
  • Sesión 5: Modelos de Machine Learning para Análisis de Textos I.
  • Sesión 6: Modelos de Machine Learning para Análisis de Textos II.
  • Sesión 7: Similaridad entre Textos.
  • Sesión 8: Proyecto Final

Bibliografía

  • Bird, Steven, Ewan Klein, and Edward Loper. Natural language processing with Python: analyzing text with the natural language toolkit. ” O’Reilly Media, Inc.”, 2009.
  • Manning, Christopher D., Christopher D. Manning, and Hinrich Schütze. Foundations of statistical natural language processing. MIT press, 1999.

 

Profesor: Mitchell Valdés Bobes

E-mail: mitchell.valdes@outlook.es

 

Horario de clases: Martes y jueves de 18:00 a 21:00 horas

Lugar:

Instituto Mora

Requisitos de Admisión:

 Para ser admitido como alumno de nuevo ingreso al programa de Educación Continua, el solicitante debe satisfacer los siguientes requisitos:

  • Realizar su inscripción en línea a través de la liga de Educación Continua: http://200.10.244.148:8084/solicitud/ , acceder a www.cide.edu Docencia o bien descargar el documento (llenar y firmar) https://tinyurl.com/snprnj5
  • Enviar al correo de escuelademetodos@lnpp.mx el formato de inscripción del curso, este último se genera en PDF una vez que hayas llenado la solicitud en línea (o también se puede descargar en la liga https://tinyurl.com/snprnj5); una identificación oficial (INE, licencia, cédula); y el comprobante de pago.
  • Favor de enviarlos antes de la fecha de inicio y entregar los originales (pago) el primer día de clase

 

Precio y formas de pago:

Los participantes deberán cubrir una colegiatura de $6,500.00 (seis mil quinientos pesos 00/100 m.n.) por cada curso, la cual deberá ser cubierta en una sola exhibición, a pagar al momento de la inscripción en línea. Bajo ninguna circunstancia se otorgarán prórrogas para el pago de cuotas. Las inscripciones se cierran el primer día del curso.

El depósito o transferencia bancaria se deberá hacer al banco HSBC a nombre de Centro de Investigación y Docencia Económicas, A. C. a la cuenta número: 4039603584, sucursal número 0763 (Lilas), CLABE: 021180040396035842.

 

Estacionamiento:

Los participantes de la Escuela de Métodos, tendrán acceso al estacionamiento del CIDE. Sin embargo, para los alumnos de los cursos que se dan en nuestra sede alterna, en el Instituto Mora, no hay estacionamiento.  

 

Mayores informes: 

Patricia Galán Lara

Tel. (55) 5727 9800 ext. 2443

Cel. (55) 61853815

Correo: escuelademetodos@lnpp.mx

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