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Python para Ciencia de Datos Fast Track

El curso en Python para ciencia de datos es un curso fast track que pretende repasar las herramientas más importantes para el análisis de datos. Además, este curso pretende introducir herramientas de trabajo colaborativo y diseño de algoritmos a nivel profesional como lo es el uso de Github y contenedores Docker. El curso se orientará de manera híbrida, de forma presencial en el IA.Center (hasta 40 personas) y vía teams sin límite de acceso.

Inicia sesión para inscribirte Descargar información (PDF Flyer)

Inicio

26/06/2023

Duración

30 horas

Dedicación

6 horas por semana

Precio

Beca BOSCH

Idioma

Español

Modalidad

Curso masivo en línea

Horarios

  • Lunes, Miércoles, Viernes - 18:00 a 20:00. Horario híbrido (presencial/virtual)

    Inicia 26/06/2023

Prerequisitos

• Conocimientos en lenguajes de programación y habilidad básica/intermedia en Python

Requisitos

• Ser estudiante universitario. • Deseable estar en los últimos semestres.

Perfil de ingreso

La persona tiene interés en profundizar en el lenguaje de programación Python y los módulos de trabajo para realizar actividades relacionadas a la ciencia de datos. Además tiene interés en trabajar de manera colaborativa para el desarrollo de proyectos.

Perfil de egreso

La persona tendrá un entendimiento escribir código eficiente en Python (POO y clean architecture), gestión de entornos virtuales, consumo de recursos y servicios con API’s, manejo de control de versiones con GitFlow y trabajar en equipos de desarrollo.

Obtén certificados oficiales

  • Certificado IA.Center/BOSCH Data Science

  • Certificado IA.Center/BOSCH Data Science

Contenido del curso

Python en ámbito profesional (10 h)

- Comprender y aplicar el "PEP 8" con ejemplos reales 
- Variables, condiciones y estructuras de control de flujo 
- Buenas prácticas de programación 
- Clean Architecture
- POO 
- Gestionar paquetes e instalar bibliotecas
- Crear y administrar entornos virtuales 
- Recursividad en funciones

Consumo y gestión de recursos y servicios en Python (15 h)

- Manejo de archivos 
- Estructuración de información con JSON
- Uso de la librería requests - Creación y uso de APIs con FastAPI - Peticiones PUT, UPDATE e INSERT 
- Web scraping con BeautifulSoup y Scrapy 
- Uso de contenedores y Docker para desarrollo y despliegue

Manejo de versiones de código (5 h)

- Sistemas de versiones 
- Configuración de entornos 
- Servicios de alojamiento de versiones 
- GitFlow (Push, Pull, Commits)
- Github actions Ci/CD 
- Scrapy 
- Uso de contenedores y Docker para desarrollo y despliegue

Instructor del curso

Ing. Javier Alejandro Flores

Ing. Javier Alejandro Flores

Team leader del AI Center, encargado en la implementación de la inteligencia artificial con más de 3 años de experiencia en inteligencia artificial y más de 7 años en la programación, Desarrollador miembro de “Developers Circles of Facebook” y Google Expert México.