Introducción

El objetivo del curso es presentar a los alumnos los conocimientos necesarios para realizar análisis de datos utilizando Python como lenguaje de programación, y servir de punto de partida para el posterior desarrollo como profesional de la programación.

Objetivos

Al finalizar el curso, el alumnado sabrá implementar soluciones de código Python que le permitan:

• Conocer los fundamentos de sintaxis del lenguaje Python
• Utilizar distintos tipos de variables, listas y diccionarios
• Crear y utilizar funciones e importar paquetes
• Utilizar el paquete Numpy para extraer información
• Crear y personalizar gráficos sobre datos reales
• Explotar datos usando los dataframes de Pandas

Dependiendo de los módulos seleccionados, será capaz de:

• Organizar y desarrollar nuevos proyectos basados en soluciones de código
• Conocer y aplicar los fundamentos de Machine Learning (Clasificación, Regresión, Agrupación…)
• Trabajar con grandes volúmenes de datos (big data)
• Obtener información de páginas web de forma automática
• Analizar y extraer conclusiones de datos textuales
• Diseñar e implementar programas con interfaz gráfica
• Gestionar de forma eficiente y automática ficheros y mensajería
• Generar informes PDF automáticamente a partir de datos
• Integrar Python com bases de datos SQL
• Integrar Python com bases de datos NoSQL
• Aplicar la Programación Orientada a Objetos con Python

Dirigido a

Todo tipo de profesionales que deseen aprender los fundamentos de programación desde cero, adaptados específicamente a un lenguaje tan versátil como es Python.

Requisitos previos

No son necesarios conocimientos previos en el ámbito de la informática, aunque se supone que el alumnado tiene dominio suficiente de un ordenador.

Profesorado

Contamos con un equipo de instructores altamente cualificados que combinan la actividad formativa con el desarrollo de su actividad profesional como expertos en el campo de las TIC. Profesionales capaces de transferir de forma amena, práctica y entendedora los conceptos técnicos más abstractos.

Metodología

Curso presencial, participativo y práctico. El docente introducirá los contenidos mediante problemas realistas, los participantes asimilarán los conocimientos mediante resolución de actividades de nivel adaptativo.

El curso está estructurado en dos grandes módulos, que ofrecen un curso adaptado a las necesidades formativas concretas:

• Curso básico (16 horas). Exposición y práctica de los fundamentos de Python. Cubre los elementos básicos de aprendizaje para facilitar al alumnado un punto de partida consolidado en el ámbito de la programación.
• Módulos de Ampliación (4 horas/módulo). Unidades de aprendizaje independientes que exploran funcionalidades avanzadas o trabajan la resolución de proyectos más complejos.

Documentación

El alumnado recibirá un ejemplar de la documentación y ejercicios elaborados por netmind.

Evaluación del curso

Evaluación continua en base a las actividades realizadas en grupo y/o individualmente. El formador proporcionará feedback de forma continuada e individualmente a cada participante.

En el curso se realizará una prueba de evaluación tipo test que deberá superarse en un 70%. Se dispondrá de 30 minutos para su realización.

Acreditación

Se emitirá Certificado de Asistencia al curso JDB 208 sólo a los alumnos con una asistencia superior al 75% y Diploma aprovechamiento si superan también la prueba de evaluación final.

Condiciones y términos adicionales

Sin certificación oficial

Contenidos

Módulo Básico (16 h)

Introducción a la programación

• ¿Qué es y qué no es la programación?
• ¿Para qué sirve la programación?
• ¿Por qué Python?

El entorno de programación

• Instalación
• Conceptos básicos del entorno
• Jupyter Notebook y Spyder

Conceptos básicos de Python

• Tipos de variables
• Listas
• Diccionarios

Fundamentos de programación y flujo

• Condicionales
• Bucles
• Funciones y métodos
• Buenas prácticas e integración de código

Tratamiento básico de datos

• Gestión básica de archivos
• Objetos multidimensionales con Numpy
• Cálculo y estadística

Explotación de los datos

• Dataframes con Pandas
• Filtrado de datos
• Agrupaciones y extracción de información estadística
• Visualización de datos con Matplotlib y Plotly

Módulos de Ampliación (4+ h)

Módulo A. Project Workshop (4-8 horas)

• Realización de un proyecto práctico completo, basado en datos reales
• Aprender a programar en equipos autoorganizados

Módulo B. Introducción a la ciencia de datos I (4 horas)

• Fundamentos de Machine Learning
• Fundamentos del paquete ScikitLearn
• Preparación de datos para el análisis
• Algoritmos básicos de Clasificación
• Introducción a la validación

Módulo C. Introducción a la ciencia de datos II (4 horas)

• Algoritmos básicos de Regresión
• Algoritmos de agrupación (Clustering)
• Reducción de dimensionalidad (PCA)
• Introducción a la selección de parámetros

Módulo D. Introducción al Big Data (4 horas)

• Instalación y fundamentos del paquete PySpark
• Acciones y transformaciones
• Datasets y SQL
• Machine learning distribuido

Módulo E. Fundamentos de Web Scraping (4 horas)

• Introducción al BeautifulSoup
• Explotando un fichero HTML
• Explorando la web automáticamente
• Trabajar con la API de tweepy

Módulo F. Fundamentos de Text Mining (4 horas)

• Del texto al conocimiento
• Preparación de datos textuales
• Descripción de datos textuales y visualización
• Machine Learning con datos textuales

Módulo G. Introducción a las interfaces gráficas – GUI (4 horas)

• Fundamentos del paquete Tkinter
• Interacción con el usuario
• Gestión de eventos
• Diseño de una GUI

Módulo H. Gestión de ficheros (4 horas)

• Acceso y gestión de ficheros y directorios
• Formatos y transformación
• Archivos comprimidos
• Automatización (procesos y mensajería)

Módulo I. Generación automática de documentos (4 horas)

• Fundamentos de la transformación en PDFs
• pyFPDF y ReportLab
• Tablas y formatos
• Automatización

Módulo J. Integrar Python con SQL (4 horas)

• Fundamentos de SQL y bases de datos relacionales
• Carga y manejo de datos de MySQL
• Operaciones con SQL
• Explotación de tablas procedente de MySQL

Módulo K. Integrar Python con NoSQL (4 horas)

• Fundamentos de NoSQL y JSON
• Carga y manejo de datos de MongoDB
• Operaciones con PyMongo

Módulo L. Programación Orientada a Objetos (4 horas)

• Fundamentos de la programación orientada a Objetos
• Clases y constructores
• Instancias y herencias
• Creación de programas basados en objetos

JDB208