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Fundamentos de

Python

para análisis de datos cientificos

Información

Python es un lenguaje de programación versátil que facilita la ejecución de todas las tareas relevantes en ciencia de datos, la cual nos permite estudiar la información que contienen las bases de datos.

 

Los estudiantes de este curso aprenderán a realizar eficientemente los procesos de transformación, análisis y visualización de los datos para formular y probar hipótesis aplicando herramientas estadísticas.

 

Para aquellos estudiantes que deseen profundizar en ciencia de datos, o cualquier rama de inteligencia artificial, este curso le provee los fundamentos necesarios.

Curso dirigido a estudiantes y profesionales de todas las áreas con interés en aprender los fundamentos de python para su aplicación en la ciencia de datos. No se requiere tener conocimientos de Python, ni de ningún otro lenguaje de programación.

  • Modalidad: Virtual.

  • Horas totales / sesiones: 12 horas en 4 sesiones.

  • Fechas: 20, 21, 27, 28 de noviembre de 2021.

  • Horario: 8:00 AM a 11:00 AM. Hora de la Ciudad de México.

  • Área: Computación.

  • Materiales requeridos: Computadora con acceso a internet.

  • Capacitador: M. en C. David Enrique Zambrano Higuera.

Contenido del curso

1. Introducción.
   1.1. Presentación y objetivos del curso.
   1.2. ¿Qué es Python?.
   1.3. ¿Por qué Python para Ciencia de Datos?.
   1.4. Zen de Python.
   1.5. Google Colab: crear, guardar y buscar notebooks.
   1.6. Concepto: Objetos en Python.
   1.7. Sintaxys básica en Python.
   1.8. Print.
   1.9. Operadores Algebraicos.
   1.10. Numpy.
   1.11. Generar números aleatorios.
   1.12. Conceptos estadísticos básicos: min, max, media, mediana, desv estándar.
   1.13. Ejercicios para la evaluación de la comprensión.

2. Fundamentos de Python.
   2.1. Declarar Variables en Python.
   2.2. Operadores Lógicos.
   2.3. Listas.
   2.4. Diccionarios.
   2.5. Tuplas.
   2.6. Conjuntos.
   2.7. Comprehensions.
   2.8. Transformar objetos.
   2.9. Condicionales if, elif, else.
   2.10. Ciclos con for y while.
   2.11. Ejercicios para evaluar comprensión.

3. Funciones en Python.
   3.1. Variable de tipo string.
   3.2. Operaciones con strings.
   3.3. Input.
   3.4. Try, Except.
   3.5. Break, continue.
   3.6. Definición de funciones.
   3.7. Recursividad.
   3.8. Comentar el código.
   3.9. Interpretación, corrección y personalización de errores
   3.10. Ejercicios para evaluar comprensión.

4. Vectores, Matrices y Ejercicios de Aplicaciones.
   4.1. Vectores.
   4.2. Operaciones con vectores.
   4.3. Matrices.
   4.4. Operaciones con matrices.
   4.5. Funciones filter, map, reduce.
   4.6. Conversor de Medidas.
   4.7. Tablas de Multiplicar.
   4.8. Evaluar Palíndromos.
   4.9. Adivinar el número.

 

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