Python desde cero para programadores
Modalidad: online
Horario: miércoles de 18.30 a 21.30 (GMT-3)
Horas: 12 en cuatro clases de tres horas
Comienzo:  miércoles 3 de marzo

Precio Argentina: pago único de $AR 4900

Precio general: pago único de U$S 100

Programación en Python, uno de los pilares del Machine Learning

Conocé el lenguaje de programación más utilizado en el mundo del Machine Learning: Python y sus principales herramientas.

La Inteligencia Artificial, y en particular el Machine Learning, es un paradigma de software que está ampliando su presencia en nuestra sociedad en forma exponencial. Se trata, básicamente, de estadística con muchos datos y con mucha potencia de cálculo.

El lenguaje más utilizado en el mundo de Machine Learning es Python. El IDE más popular es Jupyter Notebook, del entorno Anaconda. Saber programar en Python es necesario para poder utilizar adecuadamente las principales bibliotecas que utiliza ML.

PRÁCTICAS ::
A lo largo del curso tendrás la oportunidad de ejercitar los temas que se irán tocando en clase y autoevaluar tu avance.

SALIDA LABORAL ::
Al finalizar el curso tendrás las bases de programación necesarias para trabajar con Python en forma rápida y efectiva.

A QUIÉN ESTÁ ORIENTADO ::
Este curso está orientado a aquellas personas que quieran aprender Python para luego introducirse en el mundo de la Inteligencia Artificial.

REQUISITOS ::
Conocimientos de programación de cualquier lenguaje procedural

TEMARIO

* Características y sintaxis del lenguaje:

  - Tipos de datos, Control de flujo, funciones, estructuras de datos.

* Manejo de bibliotecas para Machine Learning:

  - Manejo de vectores y matrices con Numpy:
  - Manejo y análisis de datos con Pandas:
  - Visualizaciones con Matplotlib y Seaborn:

* Programación Orientada a Objetos

- Cómo implementa Python la Programación orientada a Objetos
- Clases y objetos
- Atributos y métodos
- Jerarquía de clases: la clase Object
- Método constructor
- Métodos de clase y de instancia
- Encapsulamiento: métodos accesores
- Herencia y polimorfismo
- Herencia múltiple
- Decoradores

* Funciones con parámetros variables: *args y **kwargs
* Formas concisas: listas, diccionarios e iterables por comprensión
* Tratamiento de excepciones: try, except y raise
* Funciones lambda
* Herencia múltiple
* Escritura y lectura de archivos
* Módulos y paquetes