Querida comunidad RAS UNI, ¿cuántas veces hemos escuchado la frase divide y vencerás? En programación, esta frase tiene una relación directa con la técnica de refinamiento sucesivo que consiste en dividir un problema complejo en varios subproblemas más simples y estos a su vez en otros subproblemas más simples. En esto consiste la programación modular, dividir un programa en módulos (subproblemas) con el objetivo de hacer el código más legible, manejable y reutilizable. Si deseas conocer más sobre esto, los esperamos en este evento realizado por (https://www.facebook.com/GDSCUNI/?__tn__=kK*F) en conjunto con nosotros, IEEE RAS UNI, en el que conoceremos este paradigma de programación y POO usando Python junto a Jhomar Astuyauri, encargado de la exposición del tema y miembro actual de la junta directiva RAS UNI 2022. Temario: Sesión 1: - Funciones, parámetros y argumentos - Clases, atributos y métodos - Métodos de clase y estáticos - Asociación entre clases Sesión 2: - 4 pilares de la POO - Módulos y paquetes - Proceso de Modularización - MVC Flask & Django Speaker(s): Jhomar Astuyauri, Virtual: https://events.vtools.ieee.org/m/312610

Improvised explosive device detection principles, application of ground penetrating radar, generation of measured ground imaging and detected devices. Co-sponsored by: EMC UN ,grupo de investigación EMC Universidad nacional de Colombia, Sede Bogotá Speaker(s): Mitoyuki Sato, Room: Paraninfo B, Bldg: Edificio 401, Universidad Nacional de Colombia-sede Bogotá, Auditorio , Distrito Capital de Bogota, Distrito Capital de Bogota, Colombia

What is Data Science? Data Science is the study of the generalizable extraction of knowledge from data. Being a data scientist requires an integrated skill set spanning mathematics, statistics, machine learning, databases and other branches of computer science along with a good understanding of the craft of problem formulation to engineer elective solutions. This short lecture will introduce you to this rapidly growing field and introduce some of its basic principles and tools as well as its general mindset. Students will learn concepts, techniques and tools they need to deal with various facets of data science practice, including data collection and integration, exploratory data analysis, predictive modeling, descriptive modeling, data product creation, evaluation, and effective communication. The focus will be on the very high level treatment of these topics, synthesis of concepts and their application to solving problems. Speaker(s): Sharan Kalwani, Virtual: https://events.vtools.ieee.org/m/312246