Curso Técnico Programación Python

El Curso Técnico Programación Python se imparte en modalidad Online.

¡Bienvenidos al curso completo de programación Python! Este programa está diseñado para proporcionar a los participantes las habilidades y conocimientos necesarios para dominar la programación en Python y la manipulación de datos con Pandas. A lo largo de este curso, exploraremos desde los fundamentos del lenguaje hasta técnicas avanzadas de análisis de datos, ofreciendo una visión integral y práctica que te preparará para enfrentar desafíos reales en el ámbito profesional.

Finalmente te introducirás en el mundo de la programación de Inteligencia Artificial.

Promociones y descuentos - 15% En pago único
 
· Título propio - Si
· Prácticas - si

Si estás listo para llevar tus habilidades en programación y análisis de datos al siguiente nivel, aprovechando el poder de Python y Pandas, este curso es tu puerta de entrada a un mundo de oportunidades. Aprende de expertos en la industria, trabaja en proyectos desafiantes y únete a una red de profesionales apasionados por la tecnología y el análisis de datos.

¡Inscríbete ahora y comienza tu viaje hacia el éxito en la programación y el análisis de datos con Python y Pandas!

No hay requisitos previos

Enfoque Integral: Este curso ofrece una visión completa del lenguaje de programación Python y su aplicación en la manipulación y análisis de datos con Pandas. Desde la instalación y configuración inicial hasta técnicas avanzadas de programación y análisis de datos, cubriremos todos los aspectos esenciales para que puedas utilizar Python de manera efectiva en tus proyectos. Exploraremos temas fundamentales como variables, estructuras de control, funciones, programación orientada a objetos, y el manejo de excepciones. Luego, profundizaremos en el uso de Pandas para la manipulación y análisis de datos, asegurando que obtengas una formación integral y práctica.

Aplicación Práctica de Python: El curso se distingue por su énfasis en la aplicación práctica del lenguaje Python. Aprenderás cómo utilizar Python para resolver problemas reales, gestionar datos, automatizar tareas y desarrollar aplicaciones. Nos enfocaremos en ejemplos prácticos y casos de estudio que te permitirán aplicar lo aprendido en situaciones reales.

Proyectos Reales y Tareas Prácticas: Más allá de la teoría, pondrás en práctica tus conocimientos a través de proyectos reales y tareas prácticas. Desarrollarás proyectos desde cero, gestionarás su implementación y aplicarás técnicas avanzadas de manipulación de datos con Pandas. Este enfoque práctico te permitirá adquirir experiencia directa y relevante, preparándote para enfrentar desafíos reales en el ámbito profesional.

Ética y Buenas Prácticas: En una era donde la calidad y la eficiencia del código son cruciales, nuestro curso pone un fuerte énfasis en las buenas prácticas de programación y el manejo responsable de los datos. Aprenderás a escribir código limpio y eficiente, así como a manejar datos de manera ética y responsable, preparándote para actuar con profesionalismo en cualquier situación.

BLOQUE 1: Fundamentos de Python
Tema 1: Instalación de Python y un IDE
    Instalación de Python
    Configuración de un Entorno de Desarrollo Integrado (IDE)

Tema 2: Las Variables de Python
    Definición y uso de variables
    Tipos de datos básicos

Tema 3: Los Strings en Python
    Manipulación de cadenas de texto

Tema 4: ¿Qué es la concatenación?
    Concatenación de strings

Tema 5: Los métodos upper(), lower() y title
    Manipulación de casos en strings

Tema 6: Saltos de línea y tabulaciones en Python
    Uso de caracteres especiales en strings

Tema 7: La suma, resta, multiplicación y división en Python
    Operaciones aritméticas básicas

Tema 8: Cómo calcular exponentes en Python
    Operaciones avanzadas con números

Tema 9: Los floats y el método round()
    Números de punto flotante y redondeo

Tema 10: Cómo crear listas en Python y utilizarlas
    Creación y manipulación de listas

Tema 11: Posiciones negativas en listas
    Indexación negativa

Tema 12: Eliminar datos en listas Python
    Eliminación de elementos de listas

Tema 13: Eliminar elementos en listas Python con remove()
    Uso del método remove()

Tema 14: Eliminar elementos en listas Python con pop()
    Uso del método pop()

Tema 15: Insertar elementos con append()
    Uso del método append()

Tema 16: Insertar elementos con insert()
    Uso del método insert()

Tema 17: Ordenar elementos de listas con sort() y sorted()
    Métodos de ordenación

Tema 18: Contar elementos con len()
    Uso de len() para contar elementos

Tema 19: Crear y manejar tuplas - Diferencias con las listas
    Uso y manipulación de tuplas

Tema 20: Cómo convertir tuplas a listas y viceversa en Python
    Conversión entre tuplas y listas

Tema 21: El condicional IF y operadores de comparación
    Estructuras condicionales básicas

Tema 22: El condicional IF ELSE
    Uso de else en condiciones

Tema 23: El condicional if elif else e input, entrada de datos
    Uso de elif y entrada de datos con input()

Tema 24: Buscar datos en listas y tuplas Python
    Búsqueda en estructuras de datos

Tema 25: Múltiples condiciones if
    Combinación de condiciones

Tema 26: Tips para condicionales Python
    Buenas prácticas para condicionales

Tema 27: El bucle while de Python
    Uso del bucle while

Tema 28: El bucle while de Python con condicional if
    Combinación de while e if

Tema 29: El bucle for de Python
    Uso del bucle for

Tema 30: El bucle for de Python y la función range()
    Uso de range() en bucles for

Tema 31: ¿Qué son los diccionarios de Python?
    Introducción a diccionarios

Tema 32: ¿Cómo usar diccionarios con el bucle for de Python?
    Iteración sobre diccionarios

Tema 33: Métodos con diccionarios de Python
    Métodos útiles para diccionarios

Tema 34: Crear y llamar funciones en Python
    Definición y llamada de funciones

*Tema 35: Explicación de args fácil con ejemplos
    Uso de *args en funciones

**Tema 36: Explicación de kwargs fácil con ejemplos
    Uso de **kwargs en funciones

Tema 37: Clases y objetos - Programación orientada a objetos con Python
    Fundamentos de POO

Tema 38: El método init de Python - Programación orientada a objetos
    Uso del método init

Tema 39: Explicación fácil de self - Programación orientada a objetos con Python
    Uso del parámetro self

Tema 40: Declarar clases vacías con pass y eliminar objetos - Programación orientada a objetos
    Declaración de clases y eliminación de objetos

Tema 41: ¿Qué es la Herencia de clases? - Programación orientada a objetos
    Fundamentos de la herencia

Tema 42: Herencia de init - Programación orientada a objetos
    Herencia y el método init

Tema 43: Variables globales, locales y funciones anidadas
    Alcance de variables

Tema 44: Importar módulos y las funciones lambda
    Importación de módulos y uso de funciones lambda

Tema 45: Trabajar con fechas con el módulo datetime
    Manipulación de fechas y tiempos

Tema 46: Fechas con el método strftime() de Python
    Formateo de fechas

Tema 47: Expresiones regulares - search() - RegEx
    Uso de expresiones regulares con search()

Tema 48: Expresiones regulares - findall() - RegEx
    Uso de findall()

Tema 49: Expresiones regulares - split() y sub() - RegEx
    Uso de split() y sub()

Tema 50: Secuencias especiales, metacaracteres y sets - Expresiones regulares - RegEx
    Elementos avanzados de RegEx

Tema 51: Manejo de excepciones
    Gestión de errores y excepciones

BLOQUE 2: Fundamentos de Pandas
Tema 1: Introducción a Pandas
    Fundamentos y configuración inicial

Tema 2: Series con Pandas
    Creación y manipulación de series

Tema 3: Manipulación de Series
    Métodos y técnicas de manipulación

Tema 4: La Clase de Objetos DataFrame
    Creación y uso de DataFrames

Tema 5: Manipulación de DataFrame
    Técnicas avanzadas de manipulación

Tema 6: Aplicar Funciones a DataFrame
    Uso de funciones y operaciones

Tema 7: Agrupación y Unión de DataFrames
    Técnicas de agrupación y combinación

Tema 8: Manejo Avanzado de Datos
    Métodos avanzados para manejo de datos

Tema 9: Operaciones Avanzadas con DataFrames
    Operaciones complejas y avanzadas

Tema 10: Optimización de Código con Pandas
    Mejores prácticas para optimización

Tema 11: Visualización de Datos con Pandas
    Técnicas de visualización

Tema 12: Análisis de Series Temporales
    Análisis de datos temporales

Tema 13: Pandas en Ambientes de Big Data
    Uso de Pandas en big data

Tema 14: Integración de Pandas con Otras Herramientas de Datos
    Integración con herramientas externas

BLOQUE 3: Introducción a la Inteligencia Artificial
Tema 1: Introducción a la Inteligencia Artificial (IA)
    Fundamentos y conceptos básicos

Tema 2: ¿Qué son los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs)?
    Introducción a LLMs

Tema 3: Herramientas y Plataformas de IA
    Herramientas y plataformas más comunes

Tema 4: Chatbots e IA
    Desarrollo y uso de chatbots

Tema 5: Cómo Funcionan los Modelos de IA
    Funcionamiento y aplicaciones de modelos de IA

Videoclases - Prácticas - 100% Online - A tu Ritmo