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Diplomado en Python Profesional (Online)

Aprende a programar con el versátil lenguaje de programación Python en aplicaciones de diversos tipos, con énfasis en su potencial para la ciencia de datos y machine learning.

Podrás construir aplicaciones nativas y Web para analizar o visualizar datos, incorporando algoritmos de inteligencia artificial, convirtiéndote en un profesional altamente demandado en diversos sectores e industrias.

La metodología de enseñanza y aprendizaje online consiste en técnicas metodológicas activas, donde el participante puede interactuar con sus pares y profesor-tutor a través de las herramientas que provee la plataforma educativa virtual.

Versión disponible a todo Chile y la región.

Antecedentes Generales

28/07/2020
4 cursos x 6 semanas c/u
Plataforma Moodle en Clase Ejecutiva
140 cronológicas / 187 pedagógicas
$1.890.000.-
programas@ing.puc.cl

El lenguaje Python se ha transformado en una herramienta fundamental, tanto para un desarrollador de software, como para profesionales del área de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial. Este programa permite adquirir las competencias necesarias para desempeñarse con éxito en el futuro en cualquiera de estos dos escenarios.

 

Los alumnos de este diplomado aprenderán a programar utilizando el lenguaje Python y a construir aplicaciones nativas y web que permitan hacer análisis o visualización de datos, o que incorporan algoritmos de inteligencia artificial. Para ello, serán introducidos gradualmente en las principales librerías y herramientas del ecosistema Python. A diferencia de otros programas, donde el énfasis está en los conceptos de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial que se ilustran y ejemplifican con código Python, este diplomado se enfoca en aprender y dominar la herramienta misma, ilustrando su versatilidad con aplicaciones en diversos ámbitos.

 

 

 

 

Dirigido a:
– Desarrolladores u otros profesionales que deseen agregar el lenguaje Python a su arsenal de herramientas en todo su potencial.

– Profesionales que trabajan en aplicaciones del área de ciencia de datos y que no tienen una formación muy fuerte en programación, que necesitan potenciar su trabajo con datos.

 

Objetivos de aprendizaje:

  • -Conocer y utilizar el lenguaje Python en todo su potencial.
  • -Aplicar el lenguaje Python para expresar algoritmos, y para leer, extraer y procesar información. Aplicar el código disponible en las librerías más populares a escenarios comunes de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial y a problemas diversos.
  • -Desarrollar aplicaciones de mediana complejidad nativas y web en Python.

 

Requisitos de ingreso:
– Licenciatura o título profesional que incluya competencias de programación
– Tener competencias de programación a un nivel intermedio en algún lenguaje. Para evaluar sus competencias, puede realizar este test opcional gratuito: https://www.hackerrank.com/prueba-programacion. Es importante que, si está muy lejos de lograr el puntaje máximo, o está teniendo muchas dificultades, ejercite sus habilidades de programación antes del inicio del programa.

Contenidos del Programa

Resultados de Aprendizaje

  • -Utilizar estructuras de datos secuenciales como listas, tuplas y colas para almacenar y consultar datos
  • -Utilizar estructuras de datos no secuenciales como diccionarios y conjuntos.
  • -Construir un programa utilizando los conceptos de la programación orientada a objetos.
  • -Utilizar bibliotecas existentes e integrar sus funcionalidades dentro de un programa propio.

 

Contenidos

– Estructuras de datos secuenciales: listas, tuplas, colas
– Estructuras de datos no secuenciales: diccionarios y sets
– Clases, objetos, atributos y métodos
– Interacción entre objetos
– Uso de módulos y bibliotecas existentes

Resultados del Aprendizaje

  • -Describir las características de una base de datos relacional y una base de documentos.
  • -Interactuar directamente con un motor de bases de datos desde la herramienta de administración.
  • -Escribir consultas simples utilizando el lenguaje SQL.
  • -Agregar, eliminar información y formular consultas simples de una base de datos relacional mediante el lenguaje standard SQL.
  • -Construir programas Python capaces de conectarse a un motor de bases de datos para extraer o registrar información.

 

Contenidos

– Conceptos fundamentales de bases de datos
– El modelo relacional
– El lenguaje de consultas estándar SQL
– Interacción directa con una base de datos relacional usando SQL
– Conectores y librerías Python para trabajo con Bases de Datos relacionales
– Extracción directa de información desde un programa Python
– La librería Pandas y el concepto de Dataframe
– Extracción de información de mediana complejidad desde un programa Python
– Modificación y eliminación de información de la base de datos desde Python
– El modelo de documentos
– El formato JSON
– Interacción con una base de datos de documentos desde un programa Python

Resultados de Aprendizaje

  • -Identificar, procesar y visualizar diferentes tipos de variables en una base de datos utilizando librerías de Python.
  • -Diseñar e implementar modelos aprendizaje supervisado basados en regresiones.
  • -Comprender aspectos formales de modelos aprendizaje supervisado tradicionales, experimentando y comparando su rendimiento.
  • -Reconocer y emplear modelos de redes neuronales artificiales básicas.
  • -Comprender, implementar e interpretar modelos de aprendizaje no supervisado a través de librerías de Python.

 

Contenidos

– Conceptos fundamentales de Machine Learning
– Análisis, procesamiento y visualización de datos a través de Python
– Algoritmos de aprendizaje supervisado en Python utilizando scikit-learn
o Regresión lineal
o Regresión logística
o Regresiones polinomiales
o Regresiones con penalización
o Árboles de decisión
o Random Forest
o Random Forest para regresiones
o Naive Bayes
o Vecino más cercano
o Redes neuronales
o Selección de modelos
– Algoritmos de aprendizaje no supervisado en Python utilizando scikit-learn
o K-means
o Mezcla de Gaussianas
o Cluster jerárquico
o Autoencoders

Resultados de Aprendizaje

  • -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, y una aplicación web (server side) con ayuda de un framework.
  • -Procesar información en el lado del cliente usando JavaScript.
  • -Interactuar con una API desde un programa Python.
  • -Escribir una API REST sencilla.

 

Contenidos

 

– Contenido de las páginas con HTML y CSS
– El protocolo HTTP
– Arquitectura MVC/T de la aplicación Web
– El framework Django: apps, representación de datos en modelos, migraciones, views, settings, templates, forms, admin
– JavaScript y procesamiento en el lado del cliente.
– APIs REST
– Django REST Framework: endpoints, viewsets, documentación automática

Nota: El orden de los cursos dependerá de la programación que realice la Dirección Académica

Cuerpo Académico

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