Curso Gratuito Diplomado en Python

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Para qué te prepara:

Python es uno de los lenguajes de programación más utilizados. Gracias a este Diplomado en Python aprenderás a programar en este lenguaje multipropósito utilizando multitud de bibliotecas especializadas, diferentes frameworks de desarrollo y otras características interesantes que permiten desarrollar webs profesionales, evaluar y analizar, desde conjuntos de datos simples hasta muy complejos y crear visualizaciones de datos profesionales.

A quién va dirigido:

Este Diplomado en Python está orientado a personas interesadas en aprender uno de los lenguajes más extendidos, funcionales y con más futuro por delante gracias a su versatilidad. Este lenguaje es interesante para desarrolladores web, analistas de datos, estadísticos o creadores de informes empresariales. También es una formación perfecta para estudiantes de informática.

Titulación:

Titulación Universitaria de Diplomado en Python otorgada por San Ignacio University of Miami (SIU)

Objetivos:

- Descubrir todas las posibilidades que ofrece Python para desarrollo web y análisis y visualización de datos. - Aprender a gestionar bases de datos MySQL en Python gracias a la librería SQLite. - Crear y administrar módulos e interfaces gráficas. - Aprender qué librerías, módulos y herramientas ofrece Python para el desarrollo de páginas web. - Saber que técnicas, herramientas y librerías utiliza Python para el análisis de datos. - Utilizar OpenCV en Python con todas sus opciones y configuraciones para la visualización de datos.

Salidas Laborales:

Al tratarse de un lenguaje multipropósito, multiplataforma y tener tanta popularidad, Python es uno de los lenguajes con más salidas laborales actualmente en el mundo de la programación. Por tanto, gracias a este Diplomado en Python, podrás desempeñar puestos como Desarrollador web, Analista de datos, Especialista en visualizaciones de datos o Python Developer.

Resumen:

Python es uno de los lenguajes de programación más utilizados y, actualmente, es muy demandado por empresas especializadas en Big data. Es un lenguaje muy versátil que se utiliza para diversos fines, desde cálculos numéricos y análisis de datos hasta desarrollo web y aprendizaje automático. Además, es un lenguaje de código abierto, con una gran comunidad y que puede ser ejecutado en múltiples plataformas. Gracias a este Diplomado en Python aprenderás a programar en este lenguaje multipropósito utilizando multitud de bibliotecas especializadas, diferentes frameworks de desarrollo y otras características interesantes que permiten desarrollar webs profesionales, evaluar y analizar, desde conjuntos de datos simples hasta muy complejos y crear visualizaciones de datos profesionales.

Metodología:

Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.

Temario:

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A PYTHON
  1. Introducción de Python avanzado
  2. Comandos en Python
  3. Métodosy funcionamiento para Python
  4. Orden en Python
  5. Uso de conjuntos en Python
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CREACIÓN DE MÓDULOS EN PYTHON
  1. Como crear un módulo para Python
  2. Como crear variables con Path de Python
  3. Uso de paquetes con Python
UNIDAD DIDÁCTICA 3. CREACIÓN DE BASES DE DATOS EN PYTHON
  1. Unir MySQL en Python
  2. Añadir datos en una base de datos MySQL con Python
  3. Como leer datos de una base de datos MySQL con Python
  4. Borrar datos MySQL
  5. SQLite con Python
  6. Insertar, leer y borrar datos en SQLite
UNIDAD DIDÁCTICA 4. USO DE INTERFAZ GRÁFICA DE PYTHON
  1. wxPython con interfaz gráficas
  2. Crear una ventana para una app Python
  3. Estilo de una interfaz gráfica tamaño y utilización
  4. Posición de una ventana y posición del menú en Python
  5. Ventana de login en Python
UNIDAD DIDÁCTICA 5. LEER Y VISUALIZAR LA WEB CON PYTHON ZEN DE PYTHON
  1. urllib2 y BeautifulSoup en Python
  2. Práctica de lectura en Python
  3. Zen de Python y conclusiones de Python
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS
  1. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN E INSTALACIÓN DE OPENCV
  1. Descripción general OpenCV
  2. Instalación OpenCV para Python en Windows
  3. Instalación OpenCV para Python en Linux
  4. Anaconda y OpenCV
UNIDAD DIDÁCTICA 8. MANEJO DE FICHEROS, CÁMARAS E INTERFACES GRÁFICAS
  1. Manejo de archivos
  2. Leer una imagen con OpenCV
  3. Mostrar imagen con OpenCV
  4. Guardar una imagen con OpenCV
  5. Operaciones aritméticas en imágenes usando OpenCV
  6. Funciones de dibujo
UNIDAD DIDÁCTICA 9. TRATAMIENTO DE IMÁGENES
  1. Redimensión de imágenes
  2. Erosión de imágenes
  3. Desenfoque de imágenes
  4. Bordeado de imágenes
  5. Escala de grises en imágenes
  6. Escalado, rotación, desplazamiento y detección de bordes
  7. Erosión y dilatación de imágenes
  8. Umbrales simples
  9. Umbrales adaptativos
  10. Umbral de Otsu
  11. Contornos de imágenes
  12. Incrustación de imágenes
  13. Intensidad en imágenes
  14. Registro de imágenes
  15. Extracción de primer plano
  16. Operaciones morfológicas en imágenes
  17. Pirámide de imágen
UNIDAD DIDÁCTICA 10. HISTOGRAMAS Y TEMPLATE MATCHING
  1. Analizar imágenes usando histogramas
  2. Ecualización de histogramas
  3. Template matching
  4. Detección de campos en documentos usando Template matching
UNIDAD DIDÁCTICA 11. COLORES Y ESPACIOS DE COLOR
  1. Espacios de color en OpenCV
  2. Cambio de espacio de color
  3. Filtrado de color
  4. Denoising de imágenes en color
  5. Visualizar una imagen en diferentes espacios de color
UNIDAD DIDÁCTICA 12. DETECCIÓN DE CARAS Y EXTRACCIÓN DE CARACTERÍSTICAS
  1. Detección de líneas
  2. Detección de círculos
  3. Detectar esquinas (Método Shi-Tomasi)
  4. Detectar esquinas (método Harris)
  5. Encontrar círculos y elipses
  6. Detección de caras y sonrisas
UNIDAD DIDÁCTICA 13. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
  1. Vecino más cercano (K-Nearest Neighbour)
  2. Agrupamiento de K-medias (K-Means Clustering)