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Diplomado en Programación y Aplicaciones de Python

Aprende, domina y aplica Python, el lenguaje de programación del presente y futuro, utilizado en Data Science, Machine Learning, Inteligencia Artificial y muchos otros ámbitos.

Antecedentes Generales

01/10/2019 1 oct. (curso online) y 12 nov. (clases presenciales)
Mar y Jue de 18:30 a 21:45 hrs
Campus San Joaquín, metro San Joaquín
116 horas cronológicas / modalidad semipresencial (20 hrs. online y 96 hrs. presenciales)
$2.300.000.-
programas@ing.puc.cl
+56 2 2354 4516

Este diplomado entrega herramientas para utilizar el lenguaje de programación Python como herramienta fundamental para analizar datos, interactuar con la web o construir aplicaciones con inteligencia artificial.

 

No se requiere formación previa en programación. Los profesionales ello serán introducidos gradualmente en las principales librerías y herramientas del ecosistema Python.

 

Dirigido a:
Profesionales que desean trabajar en análisis de datos y están interesados en agregar la programación en el lenguaje Python a sus competencias laborales.


Contenidos del Programa

– Introducción: la programación y los sistemas computacionales
– Instrucciones básicas del lenguaje Python
– Control de flujo
– Strings y archivos
– Listas y diccionarios

 

– El ciclo de desarrollo de software
– Programación orientada a objetos
– Clases, métodos y atributos
– Herencia y delegación
– Módulos y paquetes
– Manejo de errores y excepciones
– Estructuras de datos
– Los dataframes de Pandas
– Decoradores y Generadores

 

– Conceptos fundamentales
– El modelo relacional
– El lenguaje de consultas estándar SQL
– Interacción con una base de datos relacional a través de la API standard de Python
– Interacción con una base de datos relacional con ayuda de un ORM: SQLAlchemy
– El modelo de documentos
– Interacción con una base de datos de documentos desde un programa Python

 

– Introducción al lenguaje de programación en Python y sus aplicaciones en ciencia de datos
– Análisis estadístico y representación de datos
– Librerías Python orientadas al análisis y visualización
– Extracción y almacenamiento de datos (Web scraping, Archivos, Json)
– Algoritmos de aprendizaje de máquina (supervisado y no supervisado) en Python
– Modelos de aprendizaje en Python
– Selección de modelos
– Librerías Python orientadas al aprendizaje de máquina
– Aplicación a problemas reales de ciencia de datos

 

– Introducción
– Contenido de las páginas con HTML y CSS
– El protocolo HTTP
– Arquitectura MVC de la aplicación Web
– Un framework orientado a aplicaciones (Django)
– Un framework orientado a APIS (Flask)
– Introducción a JavaScript y procesamiento en el lado del cliente


Cuerpo Académico

  • Jaime Navón Cohen
    Profesor Asociado Ciencia de la Computación UC
    jnavon@ing.puc.cl

    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.

  • Mauricio Arriagada
    Doctor en Ciencias de la Ingeniería UC
    mauricio.arriagada@uc.cl

    Doctor en Ciencias de la Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile. Master in Computer Science, University of Northern Iowa (USA). Master en Ingeniería de Software e Ingeniero Civil en Computación e Informática, Universidad de Tarapacá (Chile).

  • Gabriel Dieguez
    Project Manager en Magnet SPA
    programas@ing.puc.cl

    Magíster en Ciencias de la Ingeniería e Ingeniero Civil en Computación, Pontificia Universidad Católica de Chile. Profesor Instructor Adjunto del Departamento de Ciencia de la Computación, Pontificia Universidad Católica de Chile. Project Manager en Magnet SPA.

  • Valeria Herskovic Maida
    Profesora Asistente Ciencia de la Computación UC
    vherskov@ing.puc.cl

    Doctora en Ciencias, mención Computación, e Ingeniero Civil en Computación, Universidad de Chile. Profesora Asistente del Departamento de Ciencia de la Computación UC, realizando investigación en el área de Sistemas Colaborativos y Computación centrada en las personas. El año 2014 obtuvo el Premio de Excelencia en Docencia de la Escuela de Ingeniería UC, y ha dictado cursos introductorios de programación por más de 10 años.

  • Jorge Muñoz-Gama
    Doctor en Computación, Universitat Politècnica de Catalunya
    programas@ing.puc.cl

    Ingeniero Informático y Master en Computación, Universitat Politècnica de Catalunya, recibió el grado de Doctor en Computación con distinción Cum Laude y mención internacional en la misma universidad. Profesor del Departamento de Ciencia de la Computación UC, realiza docencia e investigación en las áreas de Process Mining y Process Oriented Data Science. Autor del libro ‘Conformance Checking and Diagnosis in Process Mining’, en 2015 recibió el premio IEEE Best Dissertation on Process Mining.

  • Jaime Navón Cohen
    Profesor Asociado Ciencia de la Computación UC
    jnavon@ing.puc.cl

    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.

  • Cristian Ruz
    Profesor Asistente Adjunto, Ciencia de la Computación, Ingeniería UC.
    cruz@ing.puc.cl

    Ph.D. of Philosophy en Informática, Université de Nice Sophia Antipolis, Francia. Magíster en Ciencias de la Ingeniería de la UC. Ingeniero Civil en Ciencia de la Computación de la UC.

    Profesor Asistente del Departamento de Ciencia de la Computación de la Escuela de Ingeniería UC.

    El Dr. Ruz es experto en computación de alto rendimiento. Su área principal de trabajo se desarrolla en temas de middleware para cómputo paralelo, sistemas distribuidos y uso de recursos elásticos de procesamiento.

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