KSchool Curso Introducción a la Programación con Python para Data Science 45 Horas
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Perfiles como analistas web, matemáticos y estadísticos son los más buscados para las vacantes relacionadas con la ciencia de datos. El problema, es que estos perfiles carecen de una formación específica en el campo Big Data y Data Science y, en la mayoría de los casos tampoco pueden acceder a ella por la importante barrera de entrada que suponen los conocimientos en programación: se necesita entender cómo funciona un lenguaje de programación y saber cuáles son sus estructuras básicas.
Varios expertos han hablado ya de la programación como el skill más importante de la próxima generación. Saber programar va a ser una de las competencias y habilidades fundamentales para muchos puestos de trabajo. Python es el lenguaje ideal para comenzar. No sólo debido a su sencillez, sino también gracias a su versatilidad y potencial de uso, que lo convierten en uno de los dos lenguajes más usados a nivel empresarial.
Objetivos:
- Asentarás las bases formativas necesarias para continuar con tu formación y evolucionar hacia el perfil de Data Scientist.
- Entenderás y practicarás los principios básicos de la programación, así como sus estructuras.
- Manejarás con soltura los conceptos más habituales.
- Obtendrás el conocimiento necesario para poder sacar el máximo partido al Máster de Data Science.
¿A quién va dirigido?
- El curso está dirigido a cualquier persona que quiera convertirse en un Data Scientist, pero no cuenta con formación previa de programación: Analistas web, matemáticos, estadísticos… En definitiva, alguien con conocimientos y/o interés por el mundo de la analítica que necesita nociones de programación para complementar su formación.
Metodología:
- Streaming (en directo)
Temario
- Introducción a la programación con Python
- La programación para Data Science
- Variables y tipos de datos
- Control del flujo: condiciones, bifurcaciones y bucles
- Listas, diccionarios y otras estructuras de datos • Biblioteca y módulos estándar de Python
- Funciones y variables locales
- Manejo de errores: las excepciones
- Módulos y paquetes
- Programación orientada a objetos: clases, herencia y polimorfismo
- Python en Data Science (pandas, numpy, scraping, visualización)