Python fundamentals

Duración 9 h. 38 m. 27 s.

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Curso enfocado en el aprendizaje de como programar en Python de manera simple. Diseñado También para personas que no tienen ningún conocimiento previo de ningún lenguaje de programación y para aquellos Que ya tienen experiencia y quieren cambiar su carrera hacia Python.

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Contenido de curso

Recursos.ipynb Empezar

1. Introducción al lenguaje de Python49 s. Empezar

1.1 Tipado Dinámico7 m. 23 s. Empezar

1.2. Tipos de datos básicos - Numéricos12 m. 5 s. Empezar

1.2.1 Tipos de datos básicos - String22 m. 46 s. Empezar

1.2.2. Tipos de datos básicos / Extraer Sub-Strings18 m. 22 s. Empezar

1.2.3. Tipos de datos básicos - Boleanos9 m. 50 s. Empezar

1.3. Conversión de String a Número4 m. 46 s. Empezar

1.4. Estructura de datos en Python7 m. 10 s. Empezar

1.4.1. Listas17 m. 59 s. Empezar

1.4.2. Agregar elementos de una lista24 m. 43 s. Empezar

1.4.3. Eliminar elementos de una lista y otras operaciones22 m. 14 s. Empezar

1.5 Tuplas y Diccionarios15 m. 44 s. Empezar

1.6. Conjuntos (SET)10 m. 26 s. Empezar

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2.1. Condicionales IF/ELIF/ELSE38 m. 39 s. Empezar

2.2. Bucles en Python /FOR & WHILE58 m. 28 s. Empezar

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3.1. Funciones en Python20 m. 12 s. Empezar

3.2. Funciones Lambda5 m. 15 s. Empezar

3.3. Fechas en Python11 m. 21 s. Empezar

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4.1. Introducción a Numpy48 m. 9 s. Empezar

4.2. Creación de una matriz con Numpy16 m. 37 s. Empezar

4.3. Slicing16 m. 22 s. Empezar

4.4. Valores perdidos e infinitos2 m. 15 s. Empezar

4.5. Cálculo de la mediana/Min/Max de un Ndarray5 m. 47 s. Empezar

4.6. Crear una nueva matriz a partir de una matriz existente6 m. 39 s. Empezar

4.7. Reformar y aplanar matrices multidimensionales5 m. 3 s. Empezar

4.8. Crear secuencias, repeticiones y números aleatorios usando Numpy26 m. 45 s. Empezar

4.9. Obtener los artículos únicos y los recuentos1 m. 33 s. Empezar

4.10. Obtener ubicaciones de índice bajo una condición usando np.where10 m. 44 s. Empezar

4.11. Importar y exportar datos como un archivo CSV1 m. 59 s. Empezar

4.12. Guardar y cargar objetos Numpy & concatenar 2 Numpys array3 m. 10 s. Empezar

4.13. Ordenar Matrices36 s. Empezar

4.14. Vectorize1 m. 36 s. Empezar

4.15. AAPLY_ALONG_AXIS: Aplica una función en forma de columna o fila1 m. 23 s. Empezar

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5.1. Introducción a pandas & Series6 m. 9 s. Empezar

5.2. Dataframes8 m. 12 s. Empezar

5.3. Acciones básicas en un DataFrame7 m. 38 s. Empezar

5.4. Asignar columna como índice y eliminar columna2 m. 15 s. Empezar

5.5. Uso de loc y filtros3 m. 40 s. Empezar

5.6. Uso de iloc2 m. Empezar

5.7. Operaciones entre columnas13 m. 53 s. Empezar

5.8. Group By & Práctica15 m. 28 s. Empezar

5.9. Pivot Table8 m. 51 s. Empezar

6.1. Nociones básicas de Matplotib29 m. 50 s. Empezar

6.2. Histograma1 m. 15 s. Empezar

6.3. Gráfico de Barras8 m. 47 s. Empezar

6.4. Gráfico Circular1 m. 42 s. Empezar

6.5. Mapas de Calor3 m. 38 s. Empezar

6.6. Sacar Gráfico Cyberpunk20 s. Empezar

6.7. Gráficos de Dispersión6 m. 29 s. Empezar

6.8. Seaborn1 m. 30 s. Empezar

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Doctorado en Ciencias de la Computación con una sólida formación en aprendizaje automático/profundo y más de 6 años de experiencia en el uso de modelos predictivos y algoritmos de procesamiento de datos. Experto en los lenguajes de programación Matlab y R/Python e involucrado en la investigación de reconocimiento de acción/gestos/lengua de signos.

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