Este curso introduce el lenguaje de programación Python, su sintaxis, estructuras básicas y tipos de datos, ofreciendo una visión de las posibilidades que éste ofrece. Python es un lenguaje de programación interpretado cuya filosofía hace hincapié en una sintaxis de fácil aprendizaje, por otro lado en el curso se utiliza la distribución Anaconda, para ciencia de datos y machine learning así como herramientas como Jupyter Notebooks, Pandas, NumPy. El curso está enfocado a que el alumno conozca el lenguaje Python y cómo éste es aplicado a ciencia de datos, procesamiento y análisis de información.
Propuesta de Valor: SOFTWARE LIBRE
Duración: 25 Horas Académicas
CURSO FUNDAMENTOS PYTHON (CON INTRODUCCIÓN A CIENCIA DE DATOS)
El curso esta dirigido a desarrolladores de software web, analistas y arquitectos de software, con conocimientos de programación, html, css y javascript.
Conocimientos básicos de matemáticas.
Este curso esta orientado a obtener las sigueintes competencias:
Certificación emitida por COGNOS.
1.1. INTRODUCCION AL CURSO
1.2. ACERCA DEL CODIGO EN EL CURSO
1.3. INSTALACION DE AMBIENTE
1.4. INSTALANDO ANACONDA
1.5. ACTUALIZANDO ANACONDA
1.6. MANEJO DE PAQUETES
1.7. INSTALANDO JUPYTER-MATPLOTLIB
1.8. RECURSOS ESTUDIANTE
1.9. REGISTRO EN GOOGLE CLASSROOM
1.10. CREANDO UNA CUENTA EN GITHUB
2.1. VISION GENERAL
2.2. USANDO MODO INTERACTIVO DE IPYTHON COMO CALCULADORA
2.3. EJECUTANDO UN PROGRAMA PYTHON USANDO EL INTERPRETE DE IPYTHON
2.4. EJECUTANDO Y ESCRIBIENDO CODIGO EN JUPYTER NOTEBOOKS
3.1. VISION GENERAL
3.2. VARIABLES Y ASIGNACION
3.3. ARITMETICA
3.4. FUNCION PRINT, INTRODUCCION A STRINGS DE COMILLA DOBLES Y SIMPLES
3.5. STRINGS DE COMILLA TRIPLE
3.6. LEYENDO VALORES (INPUTS)
3.7. TOMA DE DECISIONES: SENTENCIA IF Y OPERADORES DE COMPARACION
3.8. OBJETOS Y TIPADO DINAMICO
3.9. INTRODUCCION A CIENCIA DE DATOS: ESTADISTICA DESCRIPTIVA BASICA
4.1. VISION GENERAL
4.2. SENTENCIA IF
4.3. SENTENCIAS IF…ELSE / IF…ELIF…ELSE
4.4. SENTENCIA WHILE
4.5. SENTENCIA FOR; ITERABLES, LISTAS E ITERADORES; FUNCION RANGE
4.6. ASIGNACIONES AUMENTADAS
4.7. ITERACION DE SECUENCIAS CONTROLADAS
4.8. ITERACION CENTINELA CONTROLADAS
4.9. VISTA PROFUNDA A LA FUNCION RANGE
4.10. USANDO TIPOS DECIMALES PARA MANEJO MONETARIO
4.11. SENTENCIAS BREAK / CONTINUE
4.12. OPERADORES BOOLEANOS: AND, OR Y NOT
4.13. INTRODUCCION A CIENCIA DE DATOS: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL: MEDIA, MEDIANA Y MODA
5.1. DEFINIENDO FUNCIONES
5.2. FUNCIONES CON PARAMETROS MULTIPLES
5.3. GENERACION DE NUMEROS RANDOMICOS
5.4. FUNCIONES DEL MODULO MATH
5.5. PARAMETROS DE VALORES POR DEFECTO
5.6. ARGUMENTOS KEYWORD
5.7. ARGUMENTOS DE LISTAS ARBITRARIAS
5.8. METODOS: FUNCIONES DE OBJETOS
5.9. REGLAS DE ALCANCE
5.10. IMPORT EN PROFUNDIDAD
5.11. PASANDO ARGUMENTOS A FUNCIONES EN PROFUNDIDAD
5.12. PROGRAMACION DE ESTILO FUNCIONAL
5.13. INTRODUCCION A CIENCIA DE DATOS: MEDIDAS DE DISPERSION
6.1. VISION GENERAL
6.2. LISTAS
6.3. TUPLAS
6.4. DESEMPAQUETANDO SECUENCIAS
6.5. CREANDO UN GRAFICO DE BARRAS PRIMITIVO
6.6. “SLICING” DE SECUENCIAS
6.7. OBTENIENDO UN SUBCONJUNTO DE UNA SECUENCIA
6.8. MODIFICANDO UNA LISTA
6.9. SENTENCIA “DEL”
6.10. PASANDO LISTAS A FUNCIONES
6.11. ORDENANDO LISTAS
6.12. BUSQUEDA EN SECUENCIAS
6.13. OTROS METODOS DE LISTAS
6.14. SIMULANDO PILAS CON LISTAS
6.15. FILTER, MAP Y REDUCE
6.16. LISTAS EN 2 DIMENSIONES
6.17. INTRODUCCION A CIENCIA DE DATOS: SIMULACION Y VISUALIZACIONES ESTADISTICAS
7.1. VISION GENERAL
7.2. DICCIONARIOS
7.3. CREANDO UN DICCIONARIO
7.4. ITERANDO UN DICCIONARIO
7.5. OPERACIONES BASICAS CON DICCIONARIOS
7.6. KEYS / VALUES (LLAVES / VALORES)
7.7. COMPARACION DE DICCIONARIOS
7.8. ACTUALIZANDO DICCIONARIOS
7.9. SETS (CONJUNTOS)
7.10. COMPARANDO CONJUNTOS
7.11. OPERACIONES MATEMATICAS CON CONJUNTOS
7.12. OPERADORES MUTABLES DE CONJUNTOS
7.13. INTRODUCCION A CIENCIA DE DATOS: VISUALIZACIONES DINAMICAS
8.1. VISION GENERAL
8.2. CREANDO ARRAYS
8.3. ATRIBUTOS
8.4. FILTRANDO ARRAYS
8.5. CREANDO ARRAYS CON RANGOS
8.6. OPERADORES
8.7. METODOS DE CALCULO CON NUMPY
8.8. INDEXADO Y SLICING
8.9. TRANSPOSICION, REDIMENSIONAMIENTO
8.10. INTRODUCCION A CIENCIA DE DATOS: SERIES Y DATAFRAMES CON PANDAS
9.1. VISION GENERAL
9.2. FORMATEO DE STRINGS
9.3. CONCATENANDO Y REPITIENDO STRINGS
9.4. OPERADORES DE COMPARACION
9.5. BUSQUEDA PARA SUBSTRINGS
9.6. REEMPLAZANDO SUBSTRINGS
9.7. PARTIENDO Y UNIENDO STRINGS
9.8. INTRODUCCION A EXPRESIONES REGULARES
10.1. VISION GENERAL
10.2. ARCHIVOS
10.3. PROCESAMIENTO DE ARCHIVOS DE TEXTO:
10.4. ESCRITURA
10.5. LECTURA
10.6. ACTUALIZACION DE ARCHIVOS DE TEXTO
10.7. SERIALIZACION CON JSON:
10.8. FORMATO JSON DATA
10.9. SERIALIZANDO UN OBJETO A JSON
10.10. DESERIALIZANDO UN JSON EN PYTHON
10.11. MOSTRANDO UN TEXTO JSON
10.12. MODOS DE APERTURA DE ARCHIVO
10.13. MANEJO DE EXCEPCIONES
10.14. SENTENCIA “TRY”
10.15. CLAUSULA “FINALLY”
10.16. LEVANTANDO EXCEPCIONES DE FORMA EXPLICITA
10.17. INTRODUCCION A CIENCIA DE DATOS: TRABAJANDO CON ARCHIVOS CSV PARA PROCESAMIENTO
11.1. VISION GENERAL
11.2. CLASES
11.3. CONTROLANDO ACCESO A ATRIBUTOS
11.4. PROPIEDADES PARA EL ACCESO A DATOS
11.5. HERENCIA, CLASES BASES Y SUBCLASES
11.6. POLIMORFISMO
11.7. SOBRECARGA
11.8. NAMESPACES Y SCOPES
Establecer conocimientos y habilidades en el lenguaje Python.
La inversión incluye: Material de estudio, certificados e impuestos de ley.
