Acaban de lanzar OFICIALMENTE el curso de Python para nivel intermedio, ¡y es GRATIS!
Python es un lenguaje de programación de alto nivel, conocido por su sintaxis clara y legible. Es ampliamente utilizado en desarrollo web, ciencia de datos, automatización, y creación de aplicaciones. Su versatilidad se debe a una gran cantidad de bibliotecas y frameworks, que facilitan tareas complejas como el análisis de datos, machine learning, y desarrollo de software.
En el ámbito de la ciencia de datos, Python es una herramienta clave. Bibliotecas como pandas, NumPy y SciPy son esenciales para la manipulación, análisis y visualización de datos. Además, Matplotlib y Seaborn se utilizan para crear gráficos y representaciones visuales de datos, mientras que scikit-learn y TensorFlow se emplean para machine learning y redes neuronales.
Si ya tienes conocimientos básicos de Python y te interesa la ciencia de datos, el curso Python Intermedio es ideal para ti. Este curso está pensado para ayudarte a mejorar tus habilidades, especialmente en la visualización de datos y la manipulación de estructuras avanzadas como diccionarios y DataFrames de pandas.
El curso está estructurado en 18 videos y 87 ejercicios, lo que te garantiza una experiencia de aprendizaje práctica y completa. Cada módulo se construye sobre el anterior, asegurándote de que comprendes y puedes aplicar cada concepto antes de pasar al siguiente.
Al completar el curso, estarás listo para aplicar tus nuevas habilidades en tu trabajo, en una nueva carrera en ciencia de datos o en proyectos personales. También estarás preparado para avanzar a cursos más avanzados de Python, profundizando aún más en este lenguaje de programación tan versátil y poderoso.
TEMARIO
Mód ulo 1: Matplotlib
La visualización de datos es una habilidad clave para los científicos de datos. Matplotlib facilita la creación de gráficos significativos e informativos. Construirás diversos tipos de gráficos y los personalizarás para que sean más visualmente atractivos e interpretables.
Módulo 2: Dictionaries & Pandas
Los diccionarios ofrecen una alternativa a las listas de Python, mientras que el DataFrame de pandas es el estándar para trabajar con datos tabulares. Practicarás la creación y manipulación de conjuntos de datos y aprenderás a acceder a la información necesaria desde estas estructuras de datos.
Módulo 3: Logic, Control Flow and Filtering
La lógica booleana es la base para la toma de decisiones en los programas de Python. Conocerás los operadores de comparación, cómo combinarlos con operadores booleanos y cómo usar los resultados booleanos en estructuras de control. También aprenderás a filtrar datos en DataFrames de pandas utilizando la lógica.
Módulo 4: Loops
Existen varias técnicas para ejecutar repetidamente código en Python. Aprenderás sobre los bucles while, que son como declaraciones if repetidas, y los bucles for, que iteran sobre todo tipo de estructuras de datos.
Módulo 5: Hacker Statistics (estudio de caso)
Este capítulo te permitirá aplicar todos los conceptos que has aprendido en el curso. Utilizarás estadísticas de hacker para calcular tus posibilidades de ganar una apuesta. Emplearás generadores de números aleatorios, bucles y Matplotlib para obtener una ventaja competitiva.
Ahora sí, al finalizar el curso, estarás listo para aplicar tus nuevas habilidades en tu trabajo, nueva carrera o proyecto personal. Además, estarás preparado para avanzar hacia un aprendizaje más avanzado de Python.
