Curso Online | Profesor en Directo

Python para Ciencia de Datos

Python es el lenguaje de programación de mayor proyección, y en especial, se está implantando como estándar para la ciencia de datos y la inteligencia artificial.

En este curso el tema fundamental es aprender los fundamentos de Python y comenzar a aplicar esos conocimientos a la ciencia de datos.

Objetivos

  • 1. Aprender los fundamentos del lenguaje Python y la Programación Orientada a Objetos.

  • 2. Aprender las estructuras de datos y la utilización de bases de datos desde Python.

  • 3. Conocer y manejar las principales librerías para análisis de datos y gráficos.

Audiencia

• Este curso parte de un nivel inicial, indicado para alumnos sin conocimientos previos de programación. 

• En los ejemplos donde se utiliza lenguaje SQL, se proporcionará el código necesario y se explicará, pero no se incluirá el aprendizaje de SQL. 

• Es especialmente indicado para Analistas de datos. 

Temario

¿Qué vamos a tratar durante las sesiones?

  • Modulo 1- Introducción

    • Introducción a Python
    • IDEs
  • Elementos del lenguaje

    • Variables
    • Tipos de datos
    • Operadores aritméticos
  • Tipos de datos complejos

    • Listas
    • Tuplas
    • Conjuntos
    • Diccionarios
  • Control de flujo

    • Identación
    • Condicionales (if . . . else)
    • Bucles while
    • Bucles for
  • Funciones

    • Funciones definidas por el usuario
    • Generadores
    • Funciones Lambda
  • Módulos

    • Creación y uso de Módulos
  • Errores y Excepciones

    • Capturar excepciones
    • Lanzar excepciones
  • Programación Orientada a Objetos

    • Conceptos
    • Clases
  • Manejo de Ficheros

    • Creación y manejo de ficheros
    • Escritura y lectura
    • Serialización
  • Manipulación de cadenas de texto

    • Formateado de cadenas de texto
    • Expresiones Regulares
  • Introducción a SQL

    • SQLite y DB Browser
    • Introducción a SQL
    • Creación de una base de datos SQLite
    • Creación de cursor y tabla
    • Operaciones CRUD
  • Bibliotecas para análisis de datos, y creación de gráficos

    • Pandas
    • NumPy
    • Matplotlib
  • Introducción a máquinas de aprendizaje (Machine learning)

    • Diagramas 
    • Regresiones

Detalles del próximo curso

Fecha

Del 26 al 29 de septiembre 2022

En los cursos de empresa se acuerda la agenda.

Horario

De 15:00 a 18:00 horas (CEST)

Duración

12 horas.

Modalidad

Online (aula virtual), con profesor en directo. Los alumnos pueden realizar preguntas en directo, mediante el panel de preguntas.

Detalles del próximo curso

Horario

Si estas interesado en el curso, escríbenos para consultar las próximas fechas y horario.

Clic aquí

Duración

Por estimar.

Modalidad

Online (aula virtual), con profesor en directo.

Fecha

Si estas interesado en el curso, escríbenos para consultar las próximas fechas y horario.

Clic aquí

Documentación

Se entregará un fichero PDF con la presentación de los temas. También se entrega la documentación y fuentes de datos necesarios para seguir los ejercicios.

Si se realiza el curso en modalidad online, las clases se graban, y los vídeos de las grabaciones se habilitan para que los alumnos accedan a ellos durante un mes previa petición expresa. No se permite la descarga.

Modalidad

Modalidad online (aula virtual) con profesor en directo

– Modalidad Online (aula virtual), impartido online con profesor en directo

– Los alumnos pueden intervenir durante la formación mediante el micrófono de su ordenador o por el chat.

– No hay costes de desplazamiento

– Las fechas, horario y temario se configuran para adaptarse a las necesidades del cliente

Instalaciones necesarias para realizar el curso

Durante el curso no se tratarán las instalaciones de los diferentes productos necesarios para realizarlo, por lo que será necesario que los instales previamente. Para ayudarte a hacerlo te proporcionaremos una guía en vídeo.

  • Sistema operativo:

    • El curso se imparte desde un ordenador en Windows, pero es posible seguir el curso desde dispositivos con sistemas operativos Windows, Linux o MacOs.
  • Distribución Python

    • Para el curso utilizaremos la distribución de Anaconda, que es la más habitual para ciencia de datos (https://www.anaconda.com/).
      • En Anaconda se incluyen las instalaciones de PandasNumPy y Matplotlib.
      • También incluye la instalación de los IDEs (entornos de desarrollo) Spyder y Jupiter Nobook. El IDE que utilizaremos principalmente será Spyder.
  • Base de datos

    • La base de datos que se utilizará será SQLite. Esta base de datos se incluye en la distribución de Anaconda.
    • Será necesario instalar DB Browser para facilitar el trabajo con SQLite (https://sqlitebrowser.org/).

Bonificación por Fundae

Todos los cursos que impartimos se pueden bonificar mediante la Fundae (Tripartita).

Puede consultar la infromación detallada en www.fundae.es.

El curso se abona completamente y, posteriormente, la bonificación se deduce del pago de la empresa a los seguros sociales.

Aledit puede realizar los trámites, sin coste adicional, pero no es responsable del importe a bonificar, de la corrección en los datos que ustedes proporcionan, ni de cualquier otro aspecto más allá de la tramitación del alta en la formación y la entrega de la documentación que emite la Fundae al finalizar el curso.

Si quiere que Aledit tramite la bonificación, deberá pedirnos que le enviemos el Contrato de encomienda y la Hoja de alumnos, que deberá devolvernos cumplimentados con los plazos que le indiquemos.

Puede consultar más información en: https://www.danysoft.com/cursos-de-formacion-bonificados/

Coste

Curso en abierto

• Asistencia a un curso en abierto, según calendario.
• Precio por alumno: 250 € + IVA.
• Descuentos por alumnos de la misma empresa:

– 2 alumnos 15%
– 3 alumnos 20%.
– 4 alumnos 25%.

Curso para empresa

• Precio por grupo: 1490 € + IVA.

• Los grupos tienen un máximo de 10 alumnos.

Siguiente paso

¡INSCRÍBETE!

Si estas interesado en este curso, no dudes en inscribirte.

Si necesitas una fecha en particular, puedes escribirnos pidiendo más información.

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