Diplomado en Programación y aplicaciones de Python

Al final del curso podrás:
- Identificar conceptos y operaciones básicas de programación, tales como variables, funciones, operadores lógicos.
- Utilizar los comandos de control de flujo y los ciclos para la dirigir y repetir eficientemente un conjunto de operaciones básicas.
- Emplear elementos básicos como tipos de archivos (.txt, csv), tipos de datos (texto, entero, decimal, listas), etc en el procesamiento de datos.
- Aplicar conceptos y herramientas básicas de programación, como lectura, escritura de archivos y edición masiva de datos, resolviendo problemas reales relacionados con el procesamiento de datos
- Desarrollar programas en el lenguaje de programación Python que permitan resolver problemas sencillos.

Contenidos
Módulo 1: Introducción a la programación
- Motivación: de los datos a la información y programación ¿cómo conviven hoy estos elementos en el mundo laboral?, ¿qué es la programación?, aplicaciones prácticas, la programación en el mundo laboral y cómo debe convertirse en un hábito. Secuencias de comandos en Python. Operaciones básicas. Creación y asignación de variables. Operaciones lógicas.

Módulo 2: Control de flujo
- Control de flujo: If, Else, Elif, uso en conjunto. Ciclos: While, For.

Módulo 3: Tipos de datos y funciones
- Tipos de datos: enteros, decimales, textos y listas. Strings: ¿qué es un string?, funciones básicas y avanzadas de un string. Funciones: ¿qué es una función?, ¿por qué ocupar funciones?, declaración y uso de funciones. Listas: creación de listas, obtener elementos, añadir elementos o quitar elementos, operaciones sobre listas.

Módulo 4: Procesamiento de datos
- Listas de listas. Archivos: cómo se interactúa con archivos y para qué sirven, leer y escribir archivos. Procesamiento de datos: carga y edición masiva, ejemplos prácticos.

Módulo 5: Diccionarios y tuplas
- Listas y listas de listas. Manipulación de listas. Funciones sobre listas. Diccionarios. Operaciones y aplicaciones de diccionarios. Aplicaciones con listas y diccionarios. Tuplas como tipo de dato inmutable. Operaciones sobre tuplas. Combinando listas, tuplas y diccionarios.

Módulo 6: Funciones
- Concepto de función. Definición de funciones. Parámetros y valores de retorno. Importación y llamado de módulos. Invocación de funciones y scope. Parámetros con nombre y parámetros por defecto. Funciones recursivas. Aplicación de funciones.

Al final del curso podrás:
- Aplicar conceptos de programación orientada a objetos para construir programas de mediana complejidad.
- Diseñar un programa de modo que pueda ser extendido y modificado más adelante.
- Aplicar técnicas avanzadas del lenguaje como decoradores y generadores.
- Conocer las estructuras de datos más comunes.
- Utilizar módulos y paquetes existentes.

Contenidos
- 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.

Al final del curso podrás:
- Comprender qué es una base de datos y las distintas características de los modelos de datos disponibles.
- Construir un modelo de datos relacional o un modelo de datos de documentos.
- Formular consultas SQL simples.
- Extraer información desde bases de datos relacionales y de documentos.
- Escribir programas en Python que interactúen con bases de datos.

Contenidos
- 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.

Al final del curso serás capaz de:
- Conocer las problemáticas y técnicas asociadas a la ciencia de datos y al aprendizaje de máquina.
- Comprender las principales librerías Python orientadas al análisis y visualización de datos.
- Aplicar las principales librerías Python orientadas al aprendizaje de máquina en set de datos reales.
- Implementar programas en Python basados en técnicas de aprendizaje de máquina.

Contenido
- 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.

Al final del curso podrás:
- Conocer los protocolos y estándares que gobiernan la WWW.
- Entender la arquitectura y el funcionamiento de una aplicación Web.
- Escribir páginas estáticas con HTML y CSS.
- Escribir una aplicación web (server side) con ayuda de un framework.
- Interactuar con una API desde un programa Python.
- Escribir una API sencilla.

Contenido
- Introducción: la Web y el protocolo HTTP.
- Contenido de las páginas con HTML y CSS.
- 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.