Curso de Técnico en Programación Python

Descripción

El programa del Curso de Programación Python está diseñado para proporcionar a los participantes las habilidades y conocimientos necesarios para dominar la programación en Python y la manipulación de datos con Pandas. A lo largo de este curso, se explorarán desde los fundamentos del lenguaje hasta técnicas avanzadas de análisis de datos, ofreciendo una visión integral y práctica que te preparará para enfrentar desafíos reales en el ámbito profesional.
Finalmente te introducirás en el mundo de la programación de Inteligencia Artificial.
¿Te apasiona la programación de inteligencia artificial? 
En AEDIA, te ofrecen un completo curso de programación IA que te equipará con las habilidades necesarias para destacar en este campo emergente. El curso está diseñado para aquellos que desean estudiar IA desde los fundamentos hasta la implementación avanzada utilizando Python.

Temario

Bloque 1: Fundamentos de Python
  • Tema 1: Instalación de Python y un IDE
    • Instalación de Python
    • Configuración de un Entorno de Desarrollo Integrado (IDE)
  • Tema 2: Las Variables de Python
    • Definición y uso de variables
    • Tipos de datos básicos
  • Tema 3: Los Strings en Python
    • Manipulación de cadenas de texto
  • Tema 4: ¿Qué es la concatenación?
    • Concatenación de strings
  • Tema 5: Los métodos upper(), lower() y title
    • Manipulación de casos en strings
  • Tema 6: Saltos de línea y tabulaciones en Python
    • Uso de caracteres especiales en strings
  • Tema 7: La suma, resta, multiplicación y división en Python
    • Operaciones aritméticas básicas
  • Tema 8: Cómo calcular exponentes en Python
    • Operaciones avanzadas con números
  • Tema 9: Los floats y el método round()
    • Números de punto flotante y redondeo
  • Tema 10: Cómo crear listas en Python y utilizarlas
    • Creación y manipulación de listas
  • Tema 11: Posiciones negativas en listas
    • Indexación negativa
  • Tema 12: Eliminar datos en listas Python
    • Eliminación de elementos de listas
  • Tema 13: Eliminar elementos en listas Python con remove()
    • Uso del método remove()
  • Tema 14: Eliminar elementos en listas Python con pop()
    • Uso del método pop()
  • Tema 15: Insertar elementos con append()
    • Uso del método append()
  • Tema 16: Insertar elementos con insert()
    • Uso del método insert()
  • Tema 17: Ordenar elementos de listas con sort() y sorted()
    • Métodos de ordenación
  • Tema 18: Contar elementos con len()
    • Uso de len() para contar elementos
  • Tema 19: Crear y manejar tuplas - Diferencias con las listas
    • Uso y manipulación de tuplas
  • Tema 20: Cómo convertir tuplas a listas y viceversa en Python
    • Conversión entre tuplas y listas
  • Tema 21: El condicional IF y operadores de comparación
    • Estructuras condicionales básicas
  • Tema 22: El condicional IF ELSE
    • Uso de else en condiciones
  • Tema 23: El condicional if elif else e input, entrada de datos
    • Uso de elif y entrada de datos con input()
  • Tema 24: Buscar datos en listas y tuplas Python
    • Búsqueda en estructuras de datos
  • Tema 25: Múltiples condiciones if
    • Combinación de condiciones
  • Tema 26: Tips para condicionales Python
    • Buenas prácticas para condicionales
  • Tema 27: El bucle while de Python
    • Uso del bucle while
  • Tema 28: El bucle while de Python con condicional if
    • Combinación de while e if
  • Tema 29: El bucle for de Python
    • Uso del bucle for
  • Tema 30: El bucle for de Python y la función range()
    • Uso de range() en bucles for
  • Tema 31: ¿Qué son los diccionarios de Python?
    • Introducción a diccionarios
  • Tema 32: ¿Cómo usar diccionarios con el bucle for de Python?
    • Iteración sobre diccionarios
  • Tema 33: Métodos con diccionarios de Python
    • Métodos útiles para diccionarios
  • Tema 34: Crear y llamar funciones en Python
    • Definición y llamada de funciones
  • Tema 35: Explicación de args fácil con ejemplos
    • Uso de *args en funciones
  • Tema 36: Explicación de kwargs fácil con ejemplos
    • Uso de **kwargs en funciones
  • Tema 37: Clases y objetos - Programación orientada a objetos con Python
    • Fundamentos de POO
  • Tema 38: El método init de Python - Programación orientada a objetos
    • Uso del método init
  • Tema 39: Explicación fácil de self - Programación orientada a objetos con Python
    • Uso del parámetro self
  • Tema 40: Declarar clases vacías con pass y eliminar objetos - Programación orientada a objetos
    • Declaración de clases y eliminación de objetos
  • Tema 41: ¿Qué es la Herencia de clases? - Programación orientada a objetos
    • Fundamentos de la herencia
  • Tema 42: Herencia de init - Programación orientada a objetos
    • Herencia y el método init
  • Tema 43: Variables globales, locales y funciones anidadas
    • Alcance de variables
  • Tema 44: Importar módulos y las funciones lambda
    • Importación de módulos y uso de funciones lambda
  • Tema 45: Trabajar con fechas con el módulo datetime
    • Manipulación de fechas y tiempos
  • Tema 46: Fechas con el método strftime() de Python
    • Formateo de fechas
  • Tema 47: Expresiones regulares - search() - RegEx
    • Uso de expresiones regulares con search()
  • Tema 48: Expresiones regulares - findall() - RegEx
    • Uso de findall()
  • Tema 49: Expresiones regulares - split() y sub() - RegEx
    • Uso de split() y sub()
  • Tema 50: Secuencias especiales, metacaracteres y sets - Expresiones regulares - RegEx
    • Elementos avanzados de RegEx
  • Tema 51: Manejo de excepciones
    • Gestión de errores y excepciones
Bloque 2: Fundamentos de Pandas
  • Tema 1: Introducción a Pandas
    • Fundamentos y configuración inicial
  • Tema 2: Series con Pandas
    • Creación y manipulación de series
  • Tema 3: Manipulación de Series
    • Métodos y técnicas de manipulación
  • Tema 4: La Clase de Objetos DataFrame
    • Creación y uso de DataFrames
  • Tema 5: Manipulación de DataFrame
    • Técnicas avanzadas de manipulación
  • Tema 6: Aplicar Funciones a DataFrame
    • Uso de funciones y operaciones
  • Tema 7: Agrupación y Unión de DataFrames
    • Técnicas de agrupación y combinación
  • Tema 8: Manejo Avanzado de Datos
    • Métodos avanzados para manejo de datos
  • Tema 9: Operaciones Avanzadas con DataFrames
    • Operaciones complejas y avanzadas
  • Tema 10: Optimización de Código con Pandas
    • Mejores prácticas para optimización
  • Tema 11: Visualización de Datos con Pandas
    • Técnicas de visualización
  • Tema 12: Análisis de Series Temporales
    • Análisis de datos temporales
  • Tema 13: Pandas en Ambientes de Big Data
    • Uso de Pandas en big data
  • Tema 14: Integración de Pandas con Otras Herramientas de Datos
    • Integración con herramientas externas
Bloque 3: Introducción a la Inteligencia Artificial
  • Tema 1: Introducción a la Inteligencia Artificial (IA)
    • Fundamentos y conceptos básicos
  • Tema 2: ¿Qué son los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs)?
    • Introducción a LLMs
  • Tema 3: Herramientas y Plataformas de IA
    • Herramientas y plataformas más comunes
  • Tema 4: Chatbots e IA
    • Desarrollo y uso de chatbots
  • Tema 5: Cómo Funcionan los Modelos de IA
    • Funcionamiento y aplicaciones de modelos de IA

Requisitos

Sin conocimientos previos.

Metodología

Modalidad 100% online tutorizada. Videoclases prácticas 100% Online a tu ritmo.

Objetivos

En este curso de Python, aprenderás a:
  • Introducción a Python: Los fundamentos de Python, uno de los lenguajes más populares y poderosos en la programación de inteligencia artificial.
  • Fundamentos de IA: Conceptos básicos y avanzados de inteligencia artificial, incluyendo algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales.
  • Tratamiento de Datos: Técnicas de manipulación y análisis de datos para preparar conjuntos de datos eficaces para modelos de IA.
  • Proyectos Prácticos: Desarrollarás proyectos prácticos que te permitirán aplicar lo aprendido en situaciones reales.

Ventajas del curso

Acceso sin límite de tiempo. El centro da presencia a sus estudiantes en ferias nacionales e internacionales. ¿Por Qué elegir el Curso de Programación IA?: El curso de programación Python está orientado a proporcionarte un aprendizaje profundo y práctico. Aquí tienes algunas razones para elegir el curso: Contenido Integral y Actualizado: Aborda desde los conceptos básicos de programación hasta técnicas avanzadas de inteligencia artificial y tratamiento de datos. Enfoque Práctico: Aprenderás a aplicar Python en proyectos reales de inteligencia artificial, preparando modelos y gestionando datos. Flexibilidad de Estudio: Estudia a tu propio ritmo y accede a materiales didácticos de alta calidad en cualquier momento. Soporte y Comunidad: Únete a una comunidad de aprendizaje activa y recibe soporte continuo de expertos en la materia.
Curso de Técnico en Programación Python
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