Esquema del entrenamiento¶

Este entrenamiento toma 15 lecciones. Cada lección contiene material de lectura y ejercicios que usted tendrá que escribir en el interprete Python. Cada lección aprendida están asociadas entre si mismas.

Lección 1 - Data Scientist con Python¶

Descripción: Sensibilizar sobre la filosofía del lenguaje, su historia y evolución, casos de éxitos, recrear el ambiente de desarrollo.

Práctica: Exponer los fundamentos sobre el lenguaje Python, comentar sobre usos e implementaciones exitosas, las tendencias actuales en innovación y transformación digital dentro de las organizaciones con el uso del Machine Learning, la Big Data y la Data Science. Instalar el interprete del lenguaje, Anaconda como entorno de desarrollo, el editor Spyder y crear de entornos virtuales en Python.

Lección 2 - Computación Científico¶

Descripción: Comprender el uso del módulo numpy de la librería adicional de Python para el computo científico y algebra lineal de forma rápida y fácil de usar.

Práctica: Uso del módulo numpy como sus estructuradas de tipos de datos, funciones incorporadas para extracción, validación y procesamientos de datos, explorando el resultado en un paquete Python en el sistema de archivos.

Lección 3 - Manipulación y análisis de datos¶

Descripción: Comprender el uso del módulo pandas de las librerías adicionales de Python para la manipulación y análisis de datos de forma rápida y fácil de usar.

Práctica: Uso de los módulos pandas como su estructurada de tipos de datos, funciones incorporadas para extracción, validación y procesamientos de datos, ademas del uso de los módulos json y requests, explorando el resultado en un paquete Python en el sistema de archivos.

Lección 4 - Generación de gráficos¶

Descripción: Comprender el uso de los módulos matplotlib y plotly para la generación de gráficos estáticos e interactivos con Python.

Práctica: Uso de los módulos matplotlib y plotly para la generación de gráficos estáticos e interactivos con Python, hacer demostraciones desde su propia máquina y más.

Lección 5 - Reportes y Dashboard¶

Descripción: Comprender el uso de los módulos streamlit, plotly y pyngrok para la creación de Dashboard interactivos con Python.

Práctica: Uso de los módulos streamlit y plotly para la creación de Dashboard interactivos y el uso del módulo pyngrok para usar un proxy inverso que abre conexiones seguras desde URL públicas a computador local, hacer demostraciones desde su propia máquina y más.