CURSO COMPLETO DE PYTHON
Curso online
Horario: martes de 9 a 13 (UTC-3)
Horas: 36 en nueve clases de 4 horas
Comienzo: martes 6 de octubre
Precio Argentina: pago único de $AR 14.000
Precio general: pago único de U$S 300
Consultas:
www.graduadosfiuba.orgProgramación 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 ::
No se requieren conocimientos previos.
TEMARIO
Conceptos básicos
Entorno de trabajo
Características del lenguaje
Tipos numéricos.
Tipos, operadores y funciones integradas
Reutilización de código: funciones
Sintaxis, variables, control de flujo
Secuencias: cadenas, listas y tuplas
Contenedores sin orden: Conjuntos y Diccionarios
Estilo del código
Archivos: lectura y escritura
Organización del código fuente
Módulos y paquetes: import y from
Bibliotecas estándar
* Cargar datasets: entrada y salida de datos
- Lectura de archivos, sentencia with.
* Manejo de bibliotecas:
- Gestores pip y conda.
* Manejo de vectores y matrices con Numpy:
- Arrays, shape, indexing, broadcasting, álgebra lineal.
* Manejo y análisis de datos con Pandas:
- Series y DataFrames, carga de datos, manipulación, estadísticas, gráficos.
* Visualizaciones con Matplotlib y Seaborn:
- Estructura de un gráfico, tipos de gráficos, subplots.
* 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