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Curso Gratis Udemy – Python 3 Plus: Python desde Cero + Data Analysis y Matplot

Curso Python 3 Plus

Lo que aprenderás

  • Aprenderás a programar en Python 3 desde cero.
  • Aprenderás a instalar los programas necesarios para codificar en Python 3.
  • Sabrás utilizar todos los Tipos de Datos que hay en Python 3.
  • Crearás código utilizando todas las Estructuras de Control de Python 3.
  • Aprenderás a definir funciones.
  • Aprenderás a extraer y manipular información desde archivos de texto.
  • Aprenderás Programación Orientada a Objetos de una manera sencilla y amigable.
  • Análisis de datos con Python
  • Aprenderás a analizar grandes volúmenes de datos rápidamente con Pandas.
  • Aprenderás a encontrar relaciones entre las variables de tus datos.
  • Aprenderás como hacer gráficas atractivas para los datos.
  • Aprenderás a generar representaciones gráficas de la información para tener un mejor entendimiento de ella.
  • Aprenderás a exportar los datos tratados a Excel.
  • Aprenderás a importar datos desde un CSV o desde un Excel para analizarlos.
  • Aprenderás como crear una Base de Datos con Python para leer y escribir

Requisitos

  • No se necesitan requisitos previos, el curso esta diseñado para aprender desde cero.
  • Muchas ganas de aprender.
  • Computadora Windows/Mac

Descripción

¡El curso con mas valor: Python desde cero + Data Analysis + Visualizaciones en Matplot!

Python es un lenguaje de programación de código abierto, orientado a objetos, muy simple y fácil de entender. Tiene una sintaxis sencilla que cuenta con una vasta biblioteca de herramientas, que hacen de Python un lenguaje de programación único.

Saber programar en Python es una habilidad solicitada por las empresas de todo el mundo. Un programador Jr. en Python gana $77,000 USD al año en promedio.

¿Qué esperas? Te llevaremos de la mano en cada uno de los temas para que te conviertas en un experto de Python y del Data Analysis.

El objetivo de la primera sección del curso es que sin conocimientos previos aprendas con ejercicios prácticos a:

  • Identificar los tipos de datos.
  • Definir funciones.
  • Crear clases y objetos con la POO.
  • Herencia y multiherencia en las clases.
  • Leer y manipular datos desde archivos de texto.
  • Controlar el flujo del programa.
  • Manejar errores y excepciones.

En la segunda sección del curso aprenderemos:

  • Como crear una Base de Datos con Python para leer y escribir datos en ella.
  • A usar Numpy para trabajar con arrays y para generar muestras aleatorias.
  • A importar datos desde un CSV o desde un Excel para analizarlos.
  • A trabajar con fechas y variables de diferentes formatos.
  • A exportar los datos tratados a Excel.
  • A generar representaciones gráficas de la información para tener un mejor entendimiento de ella.

Tambien abordamos varios ejercicios donde ponemos en practica lo aprendido durante las lecciones.

¿Qué esperas? Con este curso añadirás valor a tu CV y habilidades que te harán destacar en tu trabajo. Desbloquea tu potencial con el análisis de datos, desarrollarás habilidades profesionales y estarás listo para aplicarlas en cualquier trabajo. Recuerda que la habilidad de analizar datos es de las más demandadas hoy en día.

Después de tomar este curso serás capaz de generar códigos potentes en Python para proyectos personales o para el entorno profesional, todo esto basado en la programación orientada a objetos que es la mejor practica en el mundo del desarrollo. Tambien serás capaz de  analizar grandes volúmenes de datos en Python para proyectos personales o para el entorno profesional.

Con este curso añadirás valor a tu CV y habilidades que te harán destacar en tu trabajo.

¿Para quién es este curso?

  • Profesionistas que quieran aprender a programar en Python para facilitar sus tareas del día a día.
  • Desarrolladores que quieran aprender Python de una manera ágil, completa y sencilla.
  • Profesionistas que requieran trabajar con una gran cantidad de datos.
  • Profesionistas que necesiten analizar grandes volúmenes de datos.

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Fermin Alejandro Flores Reyes
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