Fundamentos de Python para Data Science
Certificación Data Science
Curso OnLine
$55,00
Precio en Dólares Americanos (USD)
Sin existencias
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Fundamentos de Python para Data Science
Objetivos del curso
Este curso está diseñado para brindar a los estudiantes una comprensión integral de los fundamentos del lenguaje de programación Python, con un enfoque particular en su aplicación en Data Science.
A lo largo de cuatro capítulos, los estudiantes serán introducidos a los conceptos básicos de Python, sus estructuras de datos, fundamentos de programación y cómo trabajar con matrices utilizando Numpy.
Capítulo 1: Conceptos Básicos de Python
- Introducir a los estudiantes a qué es Python, sus características y aplicaciones principales.
- Proporcionar información sobre aspectos más específicos y usos avanzados del lenguaje.
- Presentar diferentes entornos y herramientas asociadas con Python.
- Familiarizar a los estudiantes con las distintas versiones y bibliotecas (librerías) de Python.
- Explicar el modelo de ejecución de Python.
- Ofrecer una comprensión sobre los principales tipos de datos en Python, incluyendo expresiones y variables.
- Profundizar en las operaciones con cadenas (strings) en Python.
Capítulo 2: Estructuras de Datos en Python
- Introducir las estructuras de datos fundamentales en Python: listas, tuplas, conjuntos (sets) y diccionarios.
- Ofrecer detalles sobre cómo se crean, manipulan y se accede a estos datos.
- Proporcionar ejemplos prácticos de uso y aplicación de estas estructuras en contextos reales.
Capítulo 3: Fundamentos de programación de Python
- Familiarizar a los estudiantes con los conceptos básicos de programación en Python.
- Introducir condiciones (conditions) y cómo afectan el flujo de un programa.
- Profundizar en el concepto de “branching” o bifurcación para toma de decisiones.
- Explicar los bucles (loops) y su utilidad en la ejecución repetitiva de código.
- Introducir el concepto de funciones y cómo se definen y se utilizan en Python.
- Proporcionar una comprensión sobre objetos y clases, fundamentos de la programación orientada a objetos en Python.
Capítulo 4: Trabajando con Matrices Numpy
- Introducir a Numpy, una de las librerías más utilizadas en Python para el manejo de datos y cálculos científicos.
- Explicar y practicar con matrices unidimensionales (1d Arrays) y bidimensionales (2d Arrays) en Numpy.
- Proporcionar ejemplos prácticos y ejercicios para reforzar el entendimiento de matrices y su manipulación en contextos de Data Science.
Al terminar
Este curso busca proporcionar una base sólida para aquellos que deseen adentrarse en el mundo del Data Science utilizando Python como herramienta principal.
Incluye
- Certificado de Aprobación emitido por Academy Xperts
- Libro de Estudio (PDF)
- Cuestionarios de preparación por Capítulos
- Acceso permanente al portal de entrenamiento
- Acceso a todas las futuras actualizaciones de Contenidos
Pre requisitos
- Conocimientos básicos de redes de computadoras, modelo OSI, protocolos y puertos
- Administración intermedia de sistemas Linux
Qué necesita
- Conexión a Internet de por lo menos 1 Mbps
- Laptop o computador de escritorio de manera preferente
- Tablet o Teléfono celular son una alternativa
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