Curso Python para Ciencia de Datos, Machine Learning y Deep Learning en Madrid, Barcelona y Online

Formacion Python para profesionales de empresa que deseen comprender las herramientas necesarias para todo el ciclo de la ciencia de datos y machine learning, usando este lenguaje de programación. Curso de Python para ciencia de datos, machine learning y deep learning ofrecido en modalidad presencial In Company u online en Madrid, Barcelona, Valencia, Alicante, Málaga, Sevilla y Bilbao, bajo demanda para empresas.

¿Qué es Python?
Python es un lenguaje de programación orientada a objetos, que también puede utilizarse para el desarrollo web. El lenguaje Python está preparado para realizar cualquier tipo de programa, desde aplicaciones Windows a servidores de red o incluso, páginas web. Es un lenguaje interpretado, lo que significa que no se necesita compilar el código fuente para poder ejecutarlo, lo que ofrece ventajas muy valiosas para el mundo de la programación, como la rapidez de desarrollo e inconvenientes como una menor velocidad.

Entre las principales características que definen a este lenguaje, podemos destacar:

  • Interpretado. Python es un lenguaje interpretado, lo que le hace adecuado para la implementación de scripts. Como la mayoría de los lenguajes interpretados, está dinámicamente tipado. Se puede programar con Python lanzando las instrucciones a través de su intérprete de línea de comandos, o incluyéndolas en un archivo .py que será ejecutado con posterioridad.
  • Multiparadigma. Python es un lenguaje que soporta diferentes estilos de programación, como la orientación a objetos, programación imperativa y también la programación funcional.
  • Multiplataforma. Python se puede ejecutar en una amplia variedad de plataformas, puesto que existen intérpretes para windows, mac, linux, etc.
  • Extensible. Python dispone de una biblioteca estándar que incluye una serie de módulos para la realización de tareas habituales en programación, como operaciones de entrada/salida. Pero además de esta biblioteca estándar, existe un repositorio de paquetes para el lenguaje, denominado Python Package Index (PyPI), con multitud de componentes reutilizables.
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Características del Curso Python para Ciencia de Datos, Machine Learning y Deep Learning

30 horas

Profesionales que deseen aprender sobre ciencia de datos y machine learning con Python.

– Aprender Python y comprender las herramientas necesarias para todo el ciclo de la ciencia de datos y machine learning, usando el lenguaje de programación de Python.

Temario: Plan de estudios | Python para Ciencia de Datos, Machine Learning y Deep Learning

TEMA 1. Origen
¿Qué es Python?
Glosario
Zen de Python
Historia
Versiones
¿Por qué usar Python?

TEMA 2. Instalación
Shell python.org
Shell local
Visual Studio
Anaconda + Spyder
Anaconda + Jupyter
Guía de Jupyter
Jupyter.org
Google Colab
Ejercicios en Colab

TEMA 3. Primeros Pasos
Manual de Estilo PEP-8
Conceptos Clave
Palabras reservadas y nombres
Expresiones y declaraciones
Datos sencillos y Operadores
Estructuras complejas
Funciones
Estructuras de control
Control de excepciones
Entrada y salida estándar
Nociones Orientación a Objetos
Módulos y paquetes
Script
Bibliotecas más usadas

TEMA 4. Manipulación de Datos
Archivos de texto
Archivos CSV
Manejando datos con Pandas
Pandas – ejercicios
Archivos Excel
Archivos JSON
Manejo masivo de ficheros
REST
APIs MySQL, Postgre, SQLAlchemy, SQLite

TEMA 5. Pandas
Estadística Descriptiva e Inferencia
EDA Análisis Exploratorio de Datos
Pre-procesamiento de datos
Análisis de datos estructurados
Series temporales

TEMA 6. Visualización
Matplotlib
Seaborn

TEMA 7. Persistencia
Serializar y de-serializar JSON
Pickle y JobLib

TEMA 8. Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning
Inteligencia Artificial
AI Fuerte vs Débil
Machine Learning
Definición
Supervisado
Semi-Supervisado
No Supervisado
Por Refuerzo
Por Transferencia
Machine vs Deep Learning
Etapas de un proyecto ML
Algoritmos
Supervisado
Regresión Lineal, Polinomial
Máquinas de Vector Soporte Regresión
Árboles de Decisión Regresión
Bosques Aleatorios Regresión
Regresión Logística
K Vecinos más cercanos
Máquinas de Vector Soporte Clasificación
Arboles de Decisión Clasificación
Naïve Bayes
No supervisado (reducción, agrupación)
K-Medias
Clustering Jerárquico
Selección de características
Bias, Varianza
Sobre-ajuste, sub-ajuste
Evaluando errores
Conjuntos de Datos Desbalanceados
Métodos de Ensamblaje
Métricas
Matriz de confusión
Exactitud (accuracy)
Precisión
Sensibilidad (recall)
Especificidad
F1-Score
Curva ROC-AUC
Deep Learning
Keras
Redes Neuronales
Perceptron Simple
Perceptron Múlticapa
Recurrentes (RNN)
Convolucionales (CNN)
Adversarias (GAN)

TEMA 9. Procesamiento del Lenguaje
NLTK
spaCy

* También realizamos temarios a medida. Consúltanos si necesitas personalizar el contenido.

Novedades en torno a Python

En el siguiente curso veremos todas las novedades que trae Python, así como los beneficios de su implementación.

    Formación Bonificada para empresas

    Si actualmente estás trabajando, tu empresa podrá bonificarse nuestros cursos a través de FUNDAE (antiguamente la Fundación Tripartita) y salirle prácticamente gratis.

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