Diplomado en Python y ciencia de datos (online)

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:
- Utilizar las estructuras de datos secuenciales y no secuenciales más adecuadas en cada caso. 
- Construir un programa utilizando los conceptos de la programación orientada a objetos. 
- Incorporar funcionalidades disponibles en bibliotecas existentes a un programa propio.

Contenidos:
- Introducción al lenguaje de programación Python y su sintaxis.
- 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.

Al final del curso podrás:
- 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 y familiarización con ambiente de trabajo
- Conceptos fundamentales de bases de datos. El modelo relacional. MySQL desde el Workbench.

Crear una BD simple con solo dos tablas y poblarla con información
- Introducción al lenguaje SQL. Creación de una base de datos desde Python. Tablas y tipos de datos. Creación de tablas desde Python. Agregar y eliminar información a una tabla desde Python.

SQL y Dataframes
- Introducción a Pandas y Dataframes. SQL joins. Transacciones en bases de datos. Eliminación y modificación de filas en una tabla .

Extracción de información más sofisticada de la BD con consultas más complejas y trabajo con Dataframes
- Operaciones de conjunto y cláusulas de agrupación. Ordenamiento y agrupación. Carga de contenido csv desde una API Web. Procesamiento de un archivo en formato csv.

Bases de datos NoSQL de documentos, MongoDB y JSON
- Bases de datos NoSQL. Introducción a MongoDB. El formato JSON. MongoDB desde Python.

Extraer y procesar información JSON desde una BD MongoDB y desde una API en la Web y procesarla con un programa Python
- Conectando con MongoDB. Interactuando con el motor MongoDB desde un programa. Procesamiento de JSON desde Python. Extracción de JSON desde una API Web.

Al final del curso podrás:
- Identificar las principales teorías y prácticas de la Minería de Datos.
- Aplicar reglas de asociación de manera efectiva para la ubicación de relaciones interesantes en un conjunto de transacciones.
- Aplicar técnicas como árboles de decisión, clustering y otras en escenarios prácticos reales.

Contenidos:
- Conceptos sobre Data Warehouse y uso de Dataframes .
- Procesamiento y consolidación de datos: preprocesamiento de datos, selección y transformación de datos.
- Reglas de asociación.
- Aplicación de los algoritmos Random Forest y KNN: árbol de decisión, KNN, Random Forest.
- Aplicación de los algoritmos K-Means y DBSCAN: Clustering, K-Means, Clustering jerárquico.
- Introducción al Machine Learning: modelo de entrenamiento, métricas de evaluación.