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CURSO INTRODUCCIÓN

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Curso Python desde Cero y Data Science

Clases Live Streaming

¡ 10 Cupos !

Sólo 10 cupos para un mejor aprendizaje

Horario

Inicio lunes 18 mayo 2020. Clases lunes y jueves de 18:30 a 21:30 horas.

Nota: jueves 21 de mayo 2020 no habrá clases

Solicite cotización

21 horas dividas en 7 sesiones

Python y Data Science

Python como lenguaje de programación es una herramienta muy versátil y de gran 
utilidad para el procesamiento de datos, automatización de tareas, inteligencia 
artificial, robotica, entre otros. Existen más de cien mil
paquetes librerias de Python de acceso abierto y para todo tipo de propósitos. Asimismo, 
este lenguaje permite alcanzar gran legibilidad y claridad en el código fuente.
En este módulo se presentan los elementos introductorios elementales de su sintaxis, 
los tipos de datos, estructuras de datos, control de flujo, tópicos de POO (programación
orientada a objetos) y ejercicios prácticos.
Cada día se producen enormes cantidades de datos los que, analizados, impactan directamente en el 
que hacer diario del ser humano. La industria, la banca, el estado, los centros de investigación, 
las empresas, y hasta objetos tan simples como la tarjeta de crédito o débito, producen datos de 
todo tipo: numéricos, temporales, espaciales, textuales. Éstos, pueden ser examinados, contrapuestos, 
visualizados y entrelazados, con el fin de generar directrices que permitan impactar directamente en 
la calidad de vida de las personas en ámbitos tan variados como la salud, la educación, el transporte, 
las políticas públicas o las decisiones empresariales. Esto es el Data Science y el potencial que tiene
para influir en la toma de decisiones o el descubrimiento de nueva información, aspectos que se 
introducen en nuestro curso de Introducción a Data Science con Python.
Este segundo módulo del curso de Python desde cero para Data Science se busca introducir a los participantes 
de forma simple y didáctica en la ciencia de datos y algunos de sus procesos para comprender globalmente
lo que hay detrás y cómo convertir los datos en información, todo haciendo uso de Python como lenguaje de 
programación orientado a esta área del conocimiento.

  • Descripción
    Este curso permitirá iniciar el camino en la programación desde cero con Python para luego aplicarlo en una introducción a data science. Actividades prácticas, tareas y proyecto de aplicación. Las clases serán online transmitidas en vivo con participación dinámica, preguntas y respuestas instantáneas, similar a una clase presencial, pero con la garantía de tener el respaldo grabado de la clase con sus contenidos y preguntas resueltas.
  • A quién está dirigido
    Personas que busquen iniciar su camino en la programación en Python desde cero y aplicarlo en Data Science
  • Pre requisitos
    Manejo de pc
  • Metodología
    La metodología considera clases online transmitidas en vivo, participativas y dinámicas con preguntas y respuestas al instante, tareas, actividades guiadas y desarrollo de proyecto final. Las clases serán grabadas y estarán disponibles para los estudiantes, así como también la documentación del curso.  Se mezclan los conceptos teóricos con ejercicios prácticos generales de modo de hacer lo más familiar posible el programa y sus potenciales aplicaciones reales tanto al mundo laboral como estudiantil. El diploma del curso se otorga a los estudiantes que realicen y aprueben el proyecto final.
  • Dónde se harán las clases?
    Clases online transmitidas en vivo. El objetivo es trabajar en un ambiente de aprendizaje similar a una clase presencial pero con la garantía de tener la clase grabada con todas las preguntas y respuestas y documentación, siempre disponibles.
  • Forma de pago
    Están disponibles las modalidades de tarjeta de débito y crédito de Web Pay de Transbank

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Contenidos

21 horas totales dividas en 7 sesiones online en vivo

* La organización se reserva el derecho de re programar clases de existir motivos de fuerza mayor

Sesión 1/ lunes 18 mayo 2020 / Módulo 1: Instalación e introducción a las estructuras de datos

Detalle

  • Instalación de Python
  • Visualización en Idle o visualizador
  • Tipos de datos en Python
  • Principales bibliotecas

Sesión 2/ lunes 25 mayo 2020 / Módulo 1: Introducción a las estructuras de control

Detalle

  • Introducción a las estructuras condicionales
  • Introducción a los ciclos iterativos
  • Introducción a las estructuras de datos
  • Ejercicios

Sesión 3/ jueves 28 mayo 2020 / Módulo 1: Funciones e introducción a POO

Detalle

  • Módulos
  • Definición de POO programación orientada a objetos
  • Concepto de funciones
  • Concepto de clases
  • Ejercicios 

Sesión 4/ lunes 01 junio 2020 / Módulo 2: Fundamentos de la Ciencia de Datos

Detalle

  • Presentación y Fundamentos de la Ciencia de Datos
  • Configuración del ambiente de desarrollo
  • Jupyter Notebooks
  • Ejemplo de trabajo de un DataSet
  • Uso de GitHub
  • Módulo: Numpy
  • Tarea 1

Sesión 5/ jueves 04 junio 2020 / Módulo 2: Módulo CSV, Request, APIs y Webscraping

Detalle

  • Módulo CSV
  • Trabajando con archivos CSV
  • Módulo Requests y Consumo de APIs
  • Trabajando con archivos JSON
  • Ejemplo: Webscapring
  • Tarea 2

Sesión 6/ lunes 08 junio 2020 / Módulo 2: Módulo Pandas y visualización de datos

Detalle

  • Módulo Pandas
  • Ejercicios
  • Visualización de datos en Python
  • Generación aleatoria de datos
  • Ejercicios
  • Tarea 3

Sesión 7/ jueves 11 junio 2020 / Módulo 2: Bibliotecas de Datasets y generación de portafolios

Detalle

  • Bibliotecas de Datasets
  • Generar un Portafolio
  • Actividad Guiada
  • Entrega de lineamientos para proyecto final

Proyecto final

Detalle

  • Desarrollo proyecto final de parte de los estudiantes

Equipo Facilitador

Jefe Programa

Cristian Saavedra. Ingeniero Industrial MBA. 15 años de experiencia profesional en importantes empresas nacionales e internacionales. Participación en proyectos de abastecimiento y TI.

Facilitadores

Juan Ávila. Ingeniero Informático con 13 años de experiencia profesional. Participación en proyectos TI de diversas complejidades. Dominio de varios lenguajes de programación.

Georgina Garrido. Ingeniero Informático con 15 años de experiencia profesional. Participación en proyectos TI para la banca y retail.

Gonzalo Fernández. Estudiante Ingeniería Civil Informática. Programador full stack, Profesor y Ayudante Universitario. 10 años de experiencia.

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