Diplomado en Python profesional (online)

Diplomado

Online

$ 2.190.000 IVA inc.

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Descripción

  • Tipología

    Diplomado

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    300h

  • Duración

    11 Meses

Los participantes del Diplomado en Python Profesional aprenderán a programar utilizando el lenguaje Python y a construir aplicaciones nativas y aplicaciones web que permitan hacer análisis o visualización de datos, o que incorporen algoritmos de inteligencia artificial. Para ello, conocerán algunas de las principales librerías y herramientas del ecosistema Python.

En este diplomado, el acento está en aprender y dominar la herramienta misma, mostrando su versatilidad con aplicaciones en diversos ámbitos, a diferencia de otros programas en que el énfasis está en los conceptos de ciencia de datos e inteligencia artificial que se ilustran y ejemplifican con código en el lenguaje Python. La pertinencia de este programa se basa en que el lenguaje Python profesional se ha transformado en una herramienta fundamental, tanto para los desarrolladores de software, como para profesionales del área de ciencia de datos e inteligencia artificial.

A tener en cuenta

- Conocer y utilizar el lenguaje Python en todo su potencial.
- Aplicar el lenguaje Python para expresar algoritmos, y para leer, extraer y procesar información.
- Aplicar el código disponible en las librerías más populares a escenarios comunes de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial y a problemas diversos.
- Desarrollar aplicaciones de mediana complejidad nativas y web en Python.

.Desarrolladores u otros profesionales que deseen agregar el lenguaje Python a su arsenal de herramientas en todo su potencial. Profesionales que trabajan en aplicaciones del área de ciencia de datos y que no tienen una formación muy fuerte en programación, que necesitan potenciar su trabajo con datos.

Se recomienda una licenciatura o título profesional que incluya competencias de programación. Se recomienda tener competencias de programación a un nivel intermedio en algún lenguaje.

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Opiniones

Materias

  • Inteligencia artificial
  • Base de datos
  • Visualización de datos
  • Ciencia de datos
  • Machine learning
  • Desarrollador de software
  • Desarrollo software
  • Aplicaciones web

Profesores

Jaime Navón Cohen

Jaime Navón Cohen

Profesor Asociado Ciencia de la Computación UC

Doctor of Philosophy, University of North Carolina at Chapel Hill. Master of Science, Technion-Israel Institute of Technology. Ingeniero Civil Electricista, Pontificia Universidad Católica de Chile. Profesor Asociado y Director del Departamento de Ciencia de la Computación, Pontificia Universidad Católica de Chile.

Temario

CURSO: DESARROLLO DE SOFTWARE CON PYTHON
- Introducción al lenguaje de programación Python y su sintaxis.
- Estructuras de datos secuenciales: listas, tuplas, colas.
- Estructuras de datos no secuenciales: diccionarios y sets.
- Clases, objetos, atributos y métodos.
- Interacción entre objetos.
- Uso de módulos y bibliotecas existentes.

CURSO: PYTHON Y BASES DE DATOS
- Conceptos fundamentales de bases de datos.
- El modelo relacional.
- El lenguaje de consultas estándar SQL.
- Interacción directa con una base de datos relacional usando SQL.
- Conectores y librerías Python para trabajo con Bases de Datos relacionales.
- Extracción directa de información desde un programa Python.
- La librería Pandas y el concepto de Dataframe.
- Extracción de información de mediana complejidad desde un programa Python.
- Modificación y eliminación de información de la base de datos desde Python.
- El modelo de documentos.
- El formato JSON.
- Interacción con una base de datos de documentos desde un programa Python.

CURSO: PYTHON PARA MACHINE LEARNING
- Conceptos fundamentales de Machine Learnings.

- Análisis, procesamiento y visualización de datos a través de Python.

- Algoritmos de aprendizaje supervisado en Python utilizando scikit-learn:
• Regresión Lineal.
• Regresión Logística.
• Regresiones Polinomiales.
• Regresiones con penalización.
• Árboles de Decisión.
• Random Forest.
• Random Forest para regresiones.
• Naive Bayes.
• Vecino más cercano.
• Redes Neuronales.
• Selección de modelos.

- Algoritmos de aprendizaje no supervisado en Python utilizando scikit-learn:
• K-means.
• Mezcla de Gaussianas.
• Cluster Jerárquico.
• Autoencoders.

CURSO: PYTHON Y LA WEB
- Contenido de las páginas con HTML y CSS.
- El protocolo HTTP.
- Arquitectura MVC/T de la aplicación Web.
- El framework Django: apps, representación de datos en modelos, migraciones, views, settings, templates, forms, admin.
- JavaScript y procesamiento en el lado del cliente.
- APIs REST.
- Django REST Framework: endpoints, viewsets, documentación automática.

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