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El curso está diseñado para proporcionar una base sólida en Python y preparar a los estudiantes para el desarrollo de aplicaciones web y manejo avanzado de datos.
Este programa está dirigido a personas independientemente del nivel de programación, interesados en aprender a programar como en las grandes empresas. Sin relleno, sin dar nada por sabido. Siempre de la mano de los mejores especialistas.
Estarás completamente listo para realizar prácticas en cualquier empresa del sector. Con Python, tendrás la oportunidad de especializarte en áreas avanzadas como Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning.
Módulo 1. Python, el nuevo desconocido
TEMA 0. Glosario de términos
Tema 1. Presentación de Python
¿Qué es?
Historia
Versiones
Pep8 & Sintaxis & Scope
Tema 2.¿Por qué escoger Python?
Evolución y objetivos
Tema 3. Entornos de desarrollo
Instalación
Manejo de versiones
Anaconda Jupyter
PyCharm
Configuración del entorno de programación
• Jupyter Notebook
• PyCharm
• Visual Studio Code
Módulo 2.CARACTERÍSTICAS BÁSICAS DEL LENGUAJE
Tema 1.Tipos de datos básicos
Tipos de datos básicos de Python
Variables en Python
Casting & type conversion
Constantes en Python
Palabras reservadas
Comentarios
Tema 2. Operadores de Python
Asignación
Aritméticos
Comparación
Lógicos
Identidad & membresía
Bitwise
Tema 3. Entrada y salida
Entrada de datos por teclado
Salida de datos por pantalla
Tema 4. Control de flujo
Estructuras de decisión y estructuras de recepción
Condicionales en Python IF - ELSE
Bucles en Python WHILE / FOR
Tema 5.Tipos de datos avanzados
String en Python
Listas de Python
Tuplas en Python
Diccionarios en Python
Sets en Python
Tema 6.Funciones
Concepto de funciones
Implementación de las funciones
Argumentos y parámetros
Paso por valor y referencia
Annotations
Funciones integradas
Buenas prácticas con las funciones
Tema 7. Módulos y paquetes
Usos y ejemplos
Módulo 3.Programación orientada a objetos
Tema 1. Metodología basada en objetos
Programación estructurada VS POO
Los 4 principios de la POO
Tema 2. Clases, objetos, atributos y métodos
Definición de clases, objetos, atributos y métodos
Tema 3. Practicando con clases y objetos
Definición de constructores y decoradores
Módulo 4. Herramientas adicionales de poo
Tema 1. Herencia & Poliformismo
Definición de Herencia
Definición de Poliformismo
Usos
Tema 2. Interfaces, Abstract Base Class & Subclases
Interfaces
ABC & Subclases
Ejemplos
Tema 3. Datos temporales
Basic date and time types
Problemas comunes
Tema 4. Generadores y cierres
Generadores
Cierres
Ejemplos
Tema 5. Gestión de excepciones
Definición de excepción
Maneras de gestionar excepciones
Módulo 5.Programación orientada a objetos
Tema 1. Archivos
Manipulación de archivos
Tema 2.JSON
¿Qué es el JSON?
JSON vs. XML
Componentes
Ejemplo práctico
JSON Minificado y JSON View
JSON en Python
Tema 3. CSV files
Pandas
Módulo 6.Practicando se aprende
PRÁCTICA 1
Lectura y escritura de ficheros
Creación de clases y funciones
PRÁCTICA 2
Creación de una app
Base de datos SQLite3
Módulo 7. Introducción a flash
Tema 1. Instalación y entorno de desarrollo
Tema 2. Introducción a Templates
Tema 3.Formularios web
Tema 4. Creación e integración de una base de datos
Tema 5. Implementación del inicio de sesión
Tema 6. Implementación de layouts conocidos
Tema 7. Gestión de errores
Tema 8. Paginación
Tema 9. Introducción a Flask-Mail
Tema 10. Aspectos de estilo e integración con Bootstrap
Tema 11. Introducción a Flask-Babel
Tema 12. Introducción a Full-text Search Engines
Tema 13. Implementación de notificaciones de usuario
Tema 14. Deployment de la web con Linux, Heroku y Docker
Finalizada la formación recibirás: MUSK Certified Professional acreditativo de superación del curso (300 horas)
Prácticas: mantenemos acuerdos con diversas empresas que te garantizan entre 60 y 300 horas de prácticas profesionales durante tu formación.
No necesitas conocimientos previos para comenzar; la simplicidad de Python lo convierte en uno de los lenguajes más accesibles para aprender. Además, te permitirá especializarte en Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning.
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