Programa del Curso

Introducción

  • Python Versatilidad: desde el análisis de datos hasta el rastreo web

Python Estructuras de datos y operaciones

  • Enteros y flotantes
  • Cadenas y bytes
  • Tuplas y listas
  • Diccionarios y diccionarios ordenados
  • Sets y sets congelados
  • Marco de datos (pandas)
  • Conversiones

Programación Orientada a Objetos con Python

  • herencia
  • polimorfismo
  • Clases estáticas
  • Funciones estáticas
  • Decoradores
  • Otro

Análisis de datos con Pandas

  • Limpieza de datos
  • Uso de datos vectorizados en pandas
  • Disputa de datos
  • Ordenación y filtrado de datos
  • Operaciones agregadas
  • Análisis de series temporales

Data Visualization

  • Trazar diagramas con matplotlib
  • Uso de matplotlib desde pandas
  • Creación de diagramas de calidad
  • Visualización de datos en cuadernos de Jupyter Notebook
  • Otras bibliotecas de visualización en Python

Vectorización de datos en Numpy

  • Creación de matrices Numpy
  • Operaciones comunes en matrices
  • Uso de ufuncs
  • Vistas y difusión en matrices Numpy
  • Optimización del rendimiento evitando bucles
  • Optimización del rendimiento con cProfile

Procesamiento de Big Data con Python

  • Creación y soporte de aplicaciones distribuidas con Python
  • Almacenamiento de datos: Trabajar con bases de datos SQL y NoSQL
  • Procesamiento distribuido con Hadoop y Spark
  • Escalado de las aplicaciones

Extensión Python (y viceversa) con otros idiomas

  • C#
  • Java
  • C++
  • Perl
  • otros

Python Programación multihilo

  • Módulos
  • Sincronizar
  • Priorizar

Data Serialization

  • Python serialización de objetos con Pickle

Programación de interfaz de usuario con Python

  • Opciones de marco para crear GUI en Python
  • Tkinter
  • Pyqt

Python Para secuencias de comandos de mantenimiento

  • Generar y detectar excepciones correctamente
  • Organización del código en módulos y paquetes
  • Comprender las tablas de símbolos y acceder a ellas en el código
  • Elección de un marco de pruebas y aplicación de TDD en Python

Python para la Web

  • Paquetes para el procesamiento web
  • Rastreo web
  • Análisis de HTML y XML
  • Rellenar formularios web de forma automática

Resumen y conclusión

Requerimientos

  • Experiencia en programación de principiantes a intermedios.
  • Conocimientos de matemáticas y estadística.
  • Conocimiento de conceptos de bases de datos.

Audiencia

  • Desarrolladores
  28 horas
 

Número de participantes


Comienza

Termina


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
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Testimonios (7)

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