Programación Python
Programación Python
Horario: martes y jueves de 9 a 13
Horas: 16, en cuatro clases de cuatro horas
Comienzo: martes 10 de septiembre
LUGAR: sede Lima (Lima e Hipólito Yrigoyen)

HIPÓLITO YRIGOYEN 1144 - PRIMER PISO - OFICINA 3

ARANCEL DEL CURSO: $2.490

TRAETE TU NOTEBOOK PARA CODEAR

Programación en Python, uno de los pilares del Machine Learning

Conocé el lenguaje de programación más utilizado en el mundo del Machine Learning: Python y sus principales herramientas.

La Inteligencia Artificial, y en particular el Machine Learning, es un paradigma de software que está ampliando su presencia en nuestra sociedad en forma exponencial. Se trata, básicamente, de estadística con muchos datos y con mucha potencia de cálculo.

Todavía no se nota la creciente necesidad de desarrolladores de software con una sólida base de Data Science, eso sucederá en breve y es conveniente prepararse para ese momento.

El lenguaje más utilizado en el mundo de Machine Learning es Python. El IDE más popular es Jupyter Notebook, del entorno Anaconda. Saber programar en Python es necesario para poder utilizar adecuadamente las principales bibliotecas que utiliza ML.

PRÁCTICAS ::
A lo largo del curso tendrás la oportunidad de ejercitar los temas que se irán tocando en clase y autoevaluar tu avance.

SALIDA LABORAL ::
Al finalizar el curso tendrás las bases de programación necesarias para trabajar con Python en forma rápida y efectiva.

A QUIÉN ESTÁ ORIENTADO ::
Este curso está orientado a aquellas personas que quieran aprender Python para luego introducirse en el mundo de la Inteligencia Artificial.

REQUISITOS ::
No se requieren conocimientos previos.

BASES DEL MACHINE LEARNING - Programación en Python

Conceptos básicos
Entorno de trabajo
Características del lenguaje
Sintaxis, variables, control de flujo
Tipos, operadores y funciones integradas
Reutilización de código: funciones
Manejo de excepciones
Tipos numéricos.
Secuencias: cadenas, listas y tuplas
Contenedores sin orden: Conjuntos y Diccionarios
Funciones con cantidad variable de argumentos
Estilo del código
Archivos: lectura y escritura
Orientación a Objetos
Clases, definición, inicialización y creación de instancias
Herencia simple y múltiple
Organización del código fuente
Módulos y paquetes: import y from
Bibliotecas estándar
Bibliotecas de machine learning: pandas, numpy y matplotlib
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