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Curso de introducción a la programación: Python

5 Semanas (64h.)

Sin horarios | 2 horas diarias recomendadas | Revisión de los conceptos clave de programación necesarios para abordar el tratamiento y aprovechamiento de los datos mediante código. Aprenderás el lenguaje de programación en Python, que podrás practicar mediante material práctico autocorregible.

Información académica

¿Por qué estudiar este curso?
  • Lenguaje más extendido: Python es según el índice TIOBE (The Importance of Being Earnest), elaborado y publicado por la empresa TIOBE Software BV, el lenguaje de programación más utilizado en la actualidad.
  • Versatilidad y claridad: Es uno de los lenguajes de programación más versátiles que existen, es multiplataforma, por lo que puede ser usado en diferentes sistemas operativos. IEEE Spectrum lo define como un lenguaje de programación multiparadigma, dinámico y multipropósito, diseñado para ser rápido -de aprender, usar y comprender- y para imponer una sintaxis limpia y uniforme.
  • Lenguaje interpretado: Las características más reseñables de Python es que es un lenguaje interpretado, esto significa que no se compila a diferencia de otros lenguajes como Java o C/C++, sino que es interpretado en tiempo de ejecución.
  • Curva de aprendizaje: Python es un lenguaje sencillo de leer y escribir debido a su alta similitud con el lenguaje humano. Además, se trata de un lenguaje multiplataforma de código abierto y, por lo tanto, gratuito, lo que permite desarrollar software sin límites.
  • Para profesionales que desean trabajar en análisis de datos y están interesados en agregar la programación con Python a sus competencias laborales.
Objetivos
  • Entender el entorno de trabajo en Python
  • Identificar las principales variables en Python
  • Hacer una introducción a la programación orientada a objetos
  • Utilizar las funciones, bucles y estructuras de control en Python
  • Conocer las principales librerías de Python (Pandas, datetime y NumPy)
  • Aprender a realizar visualizaciones con herramientas como Plotnine, Matplotlib y Plotly
Competencias profesionales

Estas son algunas de las funciones que podrás desempeñar al especializarte en Data Science: Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer, experto en visualización de datos, experto en arquitecturas de almacenamiento y procesamiento de datos, experto en machine learning, experto en inteligencia de negocio, Chief Data Officer (CDO), Business Analytics, Business Intelligence. A través del Máster Data Science Online adquieres los conocimientos técnicos requeridos para optar a las siguientes certificaciones: AWS Certified Data Analytics, Google Data Analytics Certificate, IBM Data Analytics Professional, Associates Certified Analytics Professional (aCAP), Professional Certification BigML Certified Engineer.

Metodología
  • Actividades prácticas desde el minuto 1
  • Por cada Unidad habrá un examen tipo test y al final del curso deberá resolverse un caso real

Plan de estudios

1. Fundamentos de Python

Esta unidad está diseñada para facilitar el aprendizaje y la comprensión de los conceptos fundamentales de programación utilizando el lenguaje Python. Este es un lenguaje versátil y fácil de aprender, que se ha convertido en una opción popular, tanto para principiantes como para desarrolladores experimentados, debido a su sintaxis clara y legible.

  • Introducción a Python
  • Las variables en Python
  • Tipos de objetos
  • Estructuras de control
  • Funciones
2. Python intermedio

En esta unidad se abordan una variedad de conceptos y técnicas clave en el análisis de datos utilizando la biblioteca Pandas en Python. Desde la manipulación de DataFrames hasta la realización de operaciones avanzadas como la fusión y agregación de conjuntos de datos, el contenido abarca un amplio espectro de habilidades esenciales para cualquier profesional que trabaje con datos.

  • Introducción a Pandas
  • Pandas básico
  • Pandas intermedio
  • Pandas avanzado
3. Python avanzado

En esta unidad se exploran dos herramientas fundamentales para el procesamiento de datos en Python: la librería datetime y NumPy. La librería datetime ofrece funcionalidades para manejar fechas y horas de manera precisa, permitiendo operaciones aritméticas y comparaciones entre ellas. Por otro lado, NumPy se erige como un pilar de la computación científica, proporcionando soporte para matrices multidimensionales y funciones matemáticas de alto rendimiento.

  • Datetime en Python
  • La librería NumPy
4. Visualización en Python

En esta unidad se abordan diversos aspectos relacionados con la creación y personalización de gráficos utilizando herramientas como Python, Matplotlib y Plotly. Se inicia con la instalación de librerías clave y la carga de datos para su posterior manipulación. Se exploran distintos tipos de gráficos, desde líneas y barras hasta cajas, histogramas y dispersión. Además, se destacan los métodos para añadir títulos, personalizar ejes y modificar la apariencia de los gráficos.

  • Plotnine
  • Matplotlib
  • Plotly
* El programa académico puede estar sujeto a cambios en función de la diferente variedad en la demanda de skills dominantes del mercado. Nuestro objetivo es tu empleabilidad.