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Python For Data Science

S/250.00

Python For Data Science
Modalidad: Virtual
Fecha de Inicio: 05/11/2022
Frecuencia:1 vez por semana
Horarios:8:00 pm a 12:00 pm
Duración:16 horas
Profesor:Ing. Josef Rodríguez, , , ,
Plataforma:Campus Virtual EIE

Innovación de Aprendizaje

Empieza en el mundo del Data Science con Python, el lenguaje de programación más sexy del siglo XXI

¿Qué es Python?

Python es un lenguaje de programación de alto nivel que se utiliza para desarrollar aplicaciones de todo tipo. A diferencia de otros lenguajes como Java o .NET, se trata de un lenguaje interpretado, es decir, que no es necesario compilarlo para ejecutar las aplicaciones escritas en Python, sino que se ejecutan directamente por el ordenador utilizando un programa denominado interpretador, por lo que no es necesario “traducirlo” a lenguaje máquina.

¿Dónde se utiliza Python?

Como ya has visto, Python es un lenguaje de programación multiplataforma, algo que permite desarrollar aplicaciones en cualquier sistema operativo con una facilidad asombrosa. Una gran cantidad de tecnologías se llevan muy bien con Python debido a su sencillez y a su gran potencia para el tratamiento de datos, algo que sin duda ha hecho resurgir este lenguaje a nivel laboral, donde cada vez son más las empresas que solicitan expertos en Python.

  • Data analytics y big data: El uso de Python está muy extendido en dos áreas que han estado, y estarán, en boca de todos: el análisis de datos y el big data. Su simplicidad y su gran número de bibliotecas de procesamiento de datos hacen que Python sea ideal a la hora de analizar y gestionar una gran cantidad de datos en tiempo real.  Python está siendo utilizado en la actualidad por muchísimas empresas, tanto de forma directa, como indirecta, ya que detrás de los distintos software de data analytics, muchas veces está este lenguaje interpretado de alto nivel. Analizar una gran cantidad de datos para transformarlos en información útil para el big data es una de las especialidades de Python.
  • Data mining: La minería de datos o data mining es un proceso que permite analizar grandes bases de datos con el objetivo de predecir futuras tendencias. Se trata de un proceso complejo al que Python puede arrojar luz a través de la limpieza y organización de datos y del uso de algoritmos de aprendizaje automático que simplifica el análisis de datos.
  • Data science: Tras la creación de los motores numéricos como “Pandas” o “NumPy”, Python está desbancando MATLAB, un lenguaje utilizado por científicos a la hora de trabajar con un gran número de datos. La razón es la misma que en los anteriores apartados; la sencillez y la potencia para trabajar con un gran número de datos, unidos al gran número de bibliotecas existentes, hacen que Python sea ideal para este tipo de tareas.
  • Inteligencia artificial: Seguro que durante los últimos años has oído hablar muchísimo de la inteligencia artificial (IA). Gran parte de su avance se debe a Python. Su facilidad de escritura y su robustez han convertido a Python en el aliado perfecto de la IA. Su capacidad de plasmar ideas complejas en pocas líneas, unidas al gran número de frameworks existentes, han hecho que Python sea uno de los lenguajes de programación que están impulsando a la IA.
  • Blockchain: La base de datos distribuida Blockchain, conocida mundialmente por ser la base sobre la que se sustentan las criptomonedas, también funciona muy bien junto a Python. Como lenguaje versátil, seguro y rápido, es muy útil para formar cadenas de bloques, e incluso permite a los desarrolladores crear una cadena de bloques sencilla en menos de 50 líneas de código, haciendo sencillo algo muy complejo.
  • Machine learning: El machine learning o aprendizaje automático es otra de las tecnologías que está cambiando el mundo tal y como lo conocemos. La robótica y la IA son ahora capaces de aprender por sí mismas a medida que van procesando más y más datos. De esta forma, obtienen información cada vez más relevante que les permite tomar las decisiones adecuadas. Por supuesto, Python es también muy eficaz en este campo, en el tratamiento de datos eficaz es esencial.
  • Desarrollo web: Python también permite desarrollar webs complejas en menos líneas de código, lo que permite que estas sean más ligeras y optimizadas. Django es uno de los frameworks de Python más populares de la actualidad, que puede ser utilizado para crear webs dinámicas y muy seguras. Python es también muy utilizado para hacer scraping, es decir, para obtener información de todo tipo de webs, tal y como lo hacen Netflix, Instagram o Pinterest.
  • Juegos y gráficos 3D: Python también posee una gran capacidad para manejar gráficos 3D gracias la gran cantidad de marcos de trabajo y herramientas existentes. PyGame, Blender o Arcade son algunos de los más conocidos. Uno de los juegos más populares desarrollado con Python es Battlefield 2, un juego de acción bélica lanzado en 2005 en el que el motor gráfico, las animaciones y sus distintas funcionalidades fueron desarrolladas con Python.

Audiencia

  • Profesionales, egresados y estudiantes, interesados en utilizar la programación en lenguaje Python para incrementar la productividad en su puesto laboral.

Plan de Estudios

Módulo I: Introducción a Python

  • ¿Qué es Python?
  • Instalar Python en Windows, Linux, Macos
  • El manejador de paquetes PIP
  • Anaconda
  • Sintaxis básicas
  • Introducción a Jupyter Notebook
  • Introducción a Visual Studio Code
  • Introducción a Spyder
  • Introducción a VIM
  • Clasificación de algoritmos por su coste computacional

 

Módulo II: Tipos de Estructuras con Python

  • Variables
  • Palabras reservadas
  • Listas
  • Tuplas
  • Diccionarios
  • Ejecutando scripts

 

Módulo III: Estructuras de Control con Python

  • Condicional If
  • Bucle For
  • Bucle While
  • Diferencia entre if y switch
  • Range
  • Compresión de listas

 

Módulo IV: Funciones con Python

  • Condicional If
  • Bucle For
  • Bucle While
  • Diferencia entre if y switch
  • Range
  • Compresión de listas

 

Módulo V: Manejo de Excel y Visualización

  • Manejando datos desde un archivo de texto
  • Manejando datos desde un archivo de Excel
  • Gráficas de Líneas
  • Graficas de barras
  • Gráficas de burbujas

 

Módulo VI: Numpy

  • Operaciones con array
  • Operaciones con matrices y vectores
  • Indexación
  • Broadcasting
  • Estadística básica con numpy

 

Módulo VII: Introducción a Programación Orientada a Objetos

  • Conceptos
  • Métodos
  • Herencia
  • Polimorfismo

 

Módulo VIII: Preparación de un Dataset para usar un modelo de Machine Learning usando Python

  • Conceptos básicos de IA/ML. Tipos de ML
  • Análisis EDA (limpieza de nulos, imputación de variables, etc)
  • Análisis del Target.
  • Análisis de Correlación.
  • Uso de Algoritmo de ML – Riesgo Score Crediticio
  • Introducción a una red neuronal

 

Módulo IX: Regresión Lineal

  • Conceptualizando una regresión.
  • Uso de scikit-learn

Proyecto: Implementar una regresión lineal a data real

Ejercicios prácticos por sesión y de actividades por sesión finalizada

Objetivos

  • Obtener óptima comprensión de los principios básicos de Python.
  • Poner a prueba tu comprensión de Python con prácticas calificadas.
  • Se identificará las librerías, métodos y algoritmos base implementados en el lenguaje de programación Python, para su uso posterior en áreas como Ingeniería, Inteligencia Artificial, Data Science, Visión por computadora entre otras.
  • Brindar preparación para que te inicies en el campo de la ciencia de datos.

Beneficios

  • Certificado  a nombre de Escuela Internacional de Innovación Empresarial.
  • Material digital del curso.
  • Acceso al campus virtual.
  • Soporte y Atención Personalizada durante todas las clases.
  • Especialización desde cualquier lugar del mundo a tiempo real.
  • Clases 100% prácticas y dinámicas con casos reales del día a día.
  • Horarios flexibles.
  • Taller 100% práctico.
  • Descuentos atractivos para ex-alumnos.

Requerimientos Técnicos

  • No es necesario ningún tipo de conocimiento en programación. Este curso  realmente te enseñará a programar desde cero.
  • Un ordenador con conexión a internet para poder descargar y ejecutar los notebooks de Python que te daremos durante el curso.
  • Muchas ganas de aprender Python desde cero para seguir creciendo en las ramas de Inteligencia Artificial, Data Science y Machine Learning.
Sub Gte Adjunto Analytics BCP

Docente:Ing. Josef Rodríguez