{"id":25240,"date":"2022-08-01T17:09:51","date_gmt":"2022-08-01T17:09:51","guid":{"rendered":"https:\/\/scottmax.com\/?p=25240"},"modified":"2022-08-01T17:10:03","modified_gmt":"2022-08-01T17:10:03","slug":"los-mejores-cursos-gratuitos-de-python-en-linea","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/scottmax.com\/es\/best-free-online-python-courses\/","title":{"rendered":"22 mejores cursos gratuitos de Python en l\u00ednea"},"content":{"rendered":"

Nuestro curso gratuito favorito de Python en l\u00ednea<\/h2>\n\n\n\n

Estructuras de datos en Python<\/h3>\n\n\n\n
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Estructuras de datos en Python<\/a><\/p>\n\n\n\n

Este curso est\u00e1 en ingl\u00e9s. Hay subt\u00edtulos en otros 10 idiomas. Aprender\u00e1 las estructuras de datos b\u00e1sicas del lenguaje de programaci\u00f3n python y avanzar\u00e1 m\u00e1s all\u00e1 de los fundamentos de la programaci\u00f3n procedimental y ver\u00e1 c\u00f3mo utilizamos las estructuras de datos incorporadas en python como listas, diccionarios y tuplas para realizar an\u00e1lisis de datos complejos. Tenga a mano su libro de \"Python para todos\", ya que este curso abarca los cap\u00edtulos 6 - 10 y cubre Python 3. Aprender\u00e1 los principios de la estructura de datos y c\u00f3mo se utilizan, crear\u00e1 programas que puedan leer y escribir datos desde archivos . Tambi\u00e9n aprender\u00e1 a almacenar datos como pares clave\/valor utilizando diccionarios de Python. Por \u00faltimo, realizar\u00e1 tareas de varios pasos como la ordenaci\u00f3n o el bucle de tuplas. Habilidades adquiridas:<\/strong> Sintaxis y sem\u00e1ntica de Python, estructura de datos, tupla y programaci\u00f3n en Python. Duraci\u00f3n: <\/strong>Aproximadamente 19 horas a lo largo de 7 semanas. Clasificaci\u00f3n<\/strong>: 4.9\/98%<\/p>\n\n\n\n

Cu\u00e1les son los mejores cursos gratuitos de Python en l\u00ednea<\/h2>\n\n\n\n

Despu\u00e9s de mucha investigaci\u00f3n sobre toda la oferta de cursos de Python en l\u00ednea, hemos encontrado los 22 mejores cursos de Python para facilitarle la elecci\u00f3n<\/p>\n\n\n\n

22 Introducci\u00f3n a la programaci\u00f3n en Python<\/h3>\n\n\n\n
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Introducci\u00f3n a la programaci\u00f3n en Python<\/a><\/p>\n\n\n\n

Se trata de un curso para principiantes en ingl\u00e9s. Muchos siguen este curso porque es un potente lenguaje de programaci\u00f3n que se utiliza en una amplia gama de profesiones y ocupa un lugar muy destacado entre las tecnolog\u00edas m\u00e1s populares. Es un lenguaje f\u00e1cil de usar para principiantes y con Python se puede programar casi cualquier cosa. Este curso es perfecto para estudiantes con cierta experiencia en programaci\u00f3n en otro lenguaje pero que son nuevos en Python. El curso le ense\u00f1ar\u00e1 los fundamentos de Python y las mejores pr\u00e1cticas de programaci\u00f3n. Representar\u00e1 y almacenar\u00e1 informaci\u00f3n utilizando tipos de datos y variables de Python mientras utiliza condicionales y bucles para controlar el flujo de su programa. Incorporar\u00e1 estructuras complejas como listas, conjuntos, diccionarios y tuplas para almacenar sus datos. El alumno crear\u00e1 y documentar\u00e1 sus propias funciones personalizadas, escribir\u00e1 scripts y se ocupar\u00e1 de los posibles errores. Por \u00faltimo, encontrar\u00e1 y utilizar\u00e1 m\u00f3dulos para sus programas en la biblioteca de Python y en otras bibliotecas. Habilidades adquiridas:<\/strong> Programaci\u00f3n en Python,Tipos de datos, flujo de control, funciones y scripting<\/p>\n\n\n\n

Duraci\u00f3n:<\/strong> Aproximadamente 5 semanas, es a ritmo propio.<\/p>\n\n\n\n

21 Visualizaci\u00f3n de datos con Python<\/h3>\n\n\n\n
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Visualizar datos con Python<\/a><\/p>\n\n\n\n

Este curso se imparte en ingl\u00e9s. Aprender\u00e1 a presentar datos utilizando algunas bibliotecas de visualizaci\u00f3n de datos en Python, como Matplotlib, Seaborn y Folium. Tambi\u00e9n se ense\u00f1ar\u00e1 a utilizar herramientas de visualizaci\u00f3n como los gr\u00e1ficos de \u00e1rea, los histogramas y los gr\u00e1ficos de barras. Tambi\u00e9n se le mostrar\u00e1 el uso de herramientas de visualizaci\u00f3n m\u00e1s especializadas como gr\u00e1ficos circulares, gr\u00e1ficos de caja, gr\u00e1ficos de dispersi\u00f3n y gr\u00e1ficos de burbujas. A continuaci\u00f3n, avanzar\u00e1 hacia herramientas de visualizaci\u00f3n avanzadas como los gr\u00e1ficos waffle, las nubes de palabras, los gr\u00e1ficos Seaborn y de regresi\u00f3n. Y, por \u00faltimo, c\u00f3mo crear mapas y visualizar datos geocient\u00edficos. Los m\u00f3dulos incluyen: Introducci\u00f3n a las herramientas de visualizaci\u00f3n, Herramientas b\u00e1sicas de visualizaci\u00f3n, Herramientas especializadas de visualizaci\u00f3n, Herramientas avanzadas de visualizaci\u00f3n y, por \u00faltimo, Creaci\u00f3n de mapas y visualizaci\u00f3n de datos geocient\u00edficos mediante mapas Choropleth y Mapas con marcadores. Habilidades adquiridas:<\/strong> Visualizaci\u00f3n de datos, Matplotlib, Seaborn y Folium. Duraci\u00f3n:<\/strong> Aproximadamente de 2 a 4 horas semanales durante 5 semanas. Valoraci\u00f3n:<\/strong> 56 977 inscritos<\/p>\n\n\n\n

20 Aprendizaje autom\u00e1tico con Python: Una introducci\u00f3n pr\u00e1ctica<\/h3>\n\n\n\n
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Aprendizaje autom\u00e1tico con Python<\/a><\/p>\n\n\n\n

El curso est\u00e1 en ingl\u00e9s. Este curso le adentra en los fundamentos del aprendizaje autom\u00e1tico utilizando Python. Se le ense\u00f1ar\u00e1 el aprendizaje supervisado y no supervisado y ver\u00e1 c\u00f3mo el modelado estad\u00edstico se relaciona con el aprendizaje autom\u00e1tico y diferenciar\u00e1 entre ellos. Muchos algoritmos como clasificaci\u00f3n, Regresi\u00f3n. Clustering y Reducci\u00f3n Dimensional ser\u00e1n vistos as\u00ed como modelos como la divisi\u00f3n Train\/Test, Root Mean Squared Error y Random Forests. Tambi\u00e9n ver\u00e1, a trav\u00e9s de ejemplos reales de aprendizaje autom\u00e1tico, c\u00f3mo la sociedad se ve afectada de la forma m\u00e1s sorprendente. Convertir\u00e1 su teor\u00eda y conocimientos en habilidades pr\u00e1cticas. Habilidades adquiridas:<\/strong> Aprendizaje autom\u00e1tico, \u00e1rboles de decisi\u00f3n, agrupaci\u00f3n, sistemas de recomendaci\u00f3n y regresi\u00f3n. Duraci\u00f3n:<\/strong> Aproximadamente de 4 a 6 horas semanales durante 5 semanas. Valoraci\u00f3n:<\/strong> 124 328+ inscritos<\/p>\n\n\n\n

19 Probabilidad y Estad\u00edstica en la Ciencia de Datos utilizando Python<\/h3>\n\n\n\n
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Probabilidad y Estad\u00edstica en la Ciencia de Datos utilizando Python<\/a><\/p>\n\n\n\n

Se trata de un curso avanzado en ingl\u00e9s, que requiere una formaci\u00f3n de nivel universitario en c\u00e1lculo multivariante y \u00e1lgebra lineal. Pensar racionalmente sobre lo impredecible es fundamental en el an\u00e1lisis de datos ruidosos. La estad\u00edstica y la probabilidad proporcionan una estructura a dicho razonamiento. En este curso aprender\u00e1 los fundamentos de la estad\u00edstica y la probabilidad y la teor\u00eda matem\u00e1tica con experiencia pr\u00e1ctica en la aplicaci\u00f3n de esta teor\u00eda a los datos utilizando cuadernos Jupyter. Algunos de los conceptos tratados incluyen variables aleatorias, dependencia, correlaciones, regresi\u00f3n, PCA, entrop\u00eda y MDL.  <\/p>\n\n\n\n

Habilidades adquiridas:<\/strong> Probabilidades y estad\u00edstica, Jupyter, regresi\u00f3n, PCA y MDL<\/p>\n\n\n\n

Duraci\u00f3n:<\/strong> Aproximadamente 10-12 horas semanales durante 10 semanas<\/p>\n\n\n\n

Valoraci\u00f3n:<\/strong> 125 279+ inscritos<\/p>\n\n\n\n

18 Analizar datos con Python<\/h3>\n\n\n\n
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Analizar datos con Python<\/a><\/p>\n\n\n\n

Este curso es en ingl\u00e9s y aprender\u00e1 a analizar datos utilizando Python, c\u00f3mo importar conjuntos de datos, limpiar y preparar los datos para el an\u00e1lisis, resumir los datos y construir una canalizaci\u00f3n de datos. Tambi\u00e9n aprender\u00e1 a utilizar Pandas, DataFrames, matrices Numpy y bibliotecas SciPy para trabajar con diferentes conjuntos de datos. Tambi\u00e9n en este curso se le ense\u00f1ar\u00e1 a cargar, manipular, analizar y visualizar conjuntos de datos con Pandas y, finalmente, construir los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico y hacer predicciones con Scikit-learn que es una biblioteca de c\u00f3digo abierto mediante el uso de algunos de sus algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico. Hay 5 m\u00f3dulos en este curso que cubren: Importaci\u00f3n de conjuntos de datos, Limpieza y preparaci\u00f3n de los datos, Resumen del marco de datos, Desarrollo del modelo y Evaluaci\u00f3n del modelo. Habilidades adquiridas:<\/strong> An\u00e1lisis de datos, Numpy, DataFrames, Pandas, SciPy y Scikit-learn. Duraci\u00f3n:<\/strong> Aproximadamente 2 -4 horas a la semana durante 5 semanas. Valoraci\u00f3n:<\/strong> 133 117+ inscritos<\/p>\n\n\n\n

17 Introducci\u00f3n a la programaci\u00f3n con Python de CS50<\/h3>\n\n\n\n
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Introducci\u00f3n a la programaci\u00f3n con Python de CS50<\/a><\/p>\n\n\n\n

El curso se imparte en ingl\u00e9s. Se le ense\u00f1ar\u00e1 el lenguaje de programaci\u00f3n Python, c\u00f3mo leer y escribir el c\u00f3digo, probarlo y depurarlo. No es necesario que tenga o no experiencia en programaci\u00f3n, aprender\u00e1 sobre funciones, argumentos, variables y tipos, condicionales y expresiones booleanas, y bucles. Aprender\u00e1 a utilizar 3rd<\/sup> bibliotecas de terceros, validar y extraer datos con expresiones regulares, modelar escenarios del mundo real con clases, objetos, m\u00e9todos y propiedades, y leer y escribir archivos. Tendr\u00e1 mucha pr\u00e1ctica con ejercicios relacionados con cuestiones de programaci\u00f3n del mundo real. No se necesitan programas especializados para este curso. Habilidades adquiridas:<\/strong> Condicionales, Variables, Bucles, Excepciones, Bibliotecas, Programaci\u00f3n orientada a objetos. Duraci\u00f3n:<\/strong> Aproximadamente de 3 a 9 horas semanales durante 10 semanas. Valoraci\u00f3n:<\/strong> 179 597+ inscritos<\/p>\n\n\n\n

16 Computaci\u00f3n en Python1: Fundamentos y programaci\u00f3n procedimental<\/h3>\n\n\n\n
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Computaci\u00f3n en Python<\/a><\/p>\n\n\n\n

Este es un curso de introducci\u00f3n al ingl\u00e9s. En este curso aprender\u00e1 a escribir programas y ver\u00e1 c\u00f3mo los ordenadores interpretan estas l\u00edneas de c\u00f3digo. Aprender\u00e1 a evaluar los resultados de su programa y a modificar el c\u00f3digo. Adem\u00e1s, se ense\u00f1a a trabajar con variables y sus valores cambiantes junto con el uso de operadores matem\u00e1ticos, booleanos y relacionales. Al finalizar el curso ser\u00e1 capaz de escribir programas sencillos para realizar operaciones matem\u00e1ticas complejas. El curso se divide en varias secciones con instrucciones impartidas en formatos de v\u00eddeo de 2 a 3 minutos, entre las que completar\u00e1 algunas cuestiones de codificaci\u00f3n. No hay requisitos previos, salvo conocimientos b\u00e1sicos de matem\u00e1ticas.<\/p>\n\n\n\n

Habilidades adquiridas:<\/strong> Computaci\u00f3n, Programaci\u00f3n, Depuraci\u00f3n, Programaci\u00f3n procedimental, Variables. Operadores L\u00f3gicos y Operadores Matem\u00e1ticos. Duraci\u00f3n: <\/strong>Aproximadamente 9-10 horas semanales durante 5 semanas<\/p>\n\n\n\n

Valoraci\u00f3n:<\/strong> 219 271+ inscritos<\/p>\n\n\n\n

15 Uso de Python para la investigaci\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n
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Uso de Python para la investigaci\u00f3n<\/a><\/p>\n\n\n\n

El curso est\u00e1 en ingl\u00e9s y tiende un puente entre los cursos introductorios y los cursos avanzados de programaci\u00f3n en Python. En general, la mayor\u00eda de los cursos de Python no profundizan lo suficiente como para que pueda aplicar sus conocimientos de Python a proyectos de investigaci\u00f3n. Sin embargo, en este curso, a la vez que se introduce Python 3, aprender\u00e1 sobre herramientas de uso com\u00fan en la situaci\u00f3n de la investigaci\u00f3n. Este curso incluye un nuevo m\u00f3dulo sobre aprendizaje estad\u00edstico. Llegar\u00e1 a utilizar sus habilidades en Python con una variedad de casos pr\u00e1cticos que han sido elegidos por su amplitud cient\u00edfica y cobertura de las diferentes caracter\u00edsticas de Python. Un prerrequisito para el curso es que haya tenido alguna experiencia previa con Python en cualquiera de sus versiones. Aprender\u00e1 programaci\u00f3n en Python 3 y herramientas de Python como NumPy, y m\u00f3dulos SciPy para aplicaciones de investigaci\u00f3n y c\u00f3mo aplicar las herramientas de investigaci\u00f3n de Python en situaciones pr\u00e1cticas.. Habilidades adquiridas:<\/strong> Python 3, Numpy, SciPy y aprendizaje estad\u00edstico. Duraci\u00f3n:<\/strong> Aproximadamente 2 -4 horas a la semana durante 12 semanas. Valoraci\u00f3n:<\/strong> 320 196+ inscritos<\/p>\n\n\n\n

14 Conceptos b\u00e1sicos de Python para la ciencia de datos<\/h3>\n\n\n\n
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Conceptos b\u00e1sicos de Python para la ciencia de datos<\/a><\/p>\n\n\n\n

El curso es en ingl\u00e9s. Este curso introductorio le pondr\u00e1 en el buen camino para aprender Python para la ciencia de datos y la programaci\u00f3n en general, Cuando termine el curso estar\u00e1 escribiendo sus propios scripts en Python y realizando an\u00e1lisis de datos en el entorno de laboratorio basado en IBM Jupyter . Para aquellos que quieran aprender Python desde el principio este es el curso adecuado para empezar. Crear\u00e1 sus propios proyectos de ciencia de datos y colaborar\u00e1 con otros cient\u00edficos utilizando IBM Watson Studio. A trav\u00e9s de esta plataforma aprender\u00e1 los fundamentos de la programaci\u00f3n, el aprendizaje autom\u00e1tico y la visualizaci\u00f3n de datos. El prerrequisito son las matem\u00e1ticas b\u00e1sicas. Duraci\u00f3n:<\/strong> Aproximadamente de 4 a 10 horas semanales durante 3 semanas. Valoraci\u00f3n:<\/strong> 526 634+ inscritos.<\/p>\n\n\n\n

13 Introducci\u00f3n a la ciencia de datos en Python<\/h3>\n\n\n\n
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Introducci\u00f3n a la ciencia de datos en python<\/a><\/p>\n\n\n\n

Se trata de un curso intermedio en ingl\u00e9s con subt\u00edtulos en otros 10 idiomas. Se le presentar\u00e1n los fundamentos de la programaci\u00f3n en Python, incluyendo t\u00e9cnicas como las lambdas, la lectura y manipulaci\u00f3n de archivos CSV y la biblioteca Numpy. Aprender\u00e1 t\u00e9cnicas y manipulaci\u00f3n de datos utilizando la biblioteca de ciencia de datos Pandas y se le presentar\u00e1n las Series y DataFrame como estructuras de datos para el an\u00e1lisis de datos. Tambi\u00e9n hay tutoriales sobre el uso de funciones como groupby, merge y tablas din\u00e1micas. Por \u00faltimo, manipular\u00e1 y limpiar\u00e1 datos tabulares y ejecutar\u00e1 an\u00e1lisis estad\u00edsticos inferenciales b\u00e1sicos. Habilidades adquiridas<\/strong>: Programaci\u00f3n en Python, Numpy, Pandas y depuraci\u00f3n de datos. Duraci\u00f3n:<\/strong> Aproximadamente 31 horas a lo largo de 4 semanas<\/p>\n\n\n\n

Valoraci\u00f3n:<\/strong> 4.5\/92%<\/p>\n\n\n\n

12 Python para ciencia de datos, IA y desarrollo<\/h3>\n\n\n\n
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Python para ciencia de datos, IA y desarrollo<\/a><\/p>\n\n\n\n

Este curso est\u00e1 en ingl\u00e9s y tiene subt\u00edtulos en otros 2 idiomas. En este curso aprender\u00e1 Python para la ciencia de datos y la programaci\u00f3n en general con esta introducci\u00f3n a Python. No se requiere experiencia previa en programaci\u00f3n y aprender\u00e1 los fundamentos de la programaci\u00f3n en Python, incluyendo la estructura y el an\u00e1lisis de datos a trav\u00e9s de ejercicios a lo largo de los m\u00f3dulos y crear\u00e1 un proyecto demostrando sus habilidades. Al finalizar este curso estar\u00e1 creando programas b\u00e1sicos trabajando con datos y resolviendo problemas, adem\u00e1s estar\u00e1 adquiriendo una base s\u00f3lida para un aprendizaje m\u00e1s avanzado en este campo. Trabajar\u00e1 con datos en Python utilizando las bibliotecas Pandas y Numpy. <\/p>\n\n\n\n

Habilidades adquiridas:<\/strong> Ciencia de datos, programaci\u00f3n en Python, an\u00e1lisis de datos, Panda y Numpy. Duraci\u00f3n:<\/strong> Aproximadamente 21 horas a lo largo de 4 semanas. Valoraci\u00f3n:<\/strong> 4.6\/92%<\/p>\n\n\n\n

11 Visualizaci\u00f3n de datos en Python<\/h3>\n\n\n\n
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Visualizaci\u00f3n de datos en Python<\/a><\/p>\n\n\n\n

Este curso est\u00e1 en ingl\u00e9s y tiene subt\u00edtulos en otros 9 idiomas. En este curso se le ense\u00f1ar\u00e1 a instalar paquetes externos para utilizarlos dentro de su programa Python, a adquirir datos de diversas fuentes en la web y a limpiar, procesar, analizar y visualizar los datos. Combinar\u00e1 todas las habilidades que ha aprendido hasta ahora para escribir programas interesantes y utilizables. Al concluir los cursos se sentir\u00e1 c\u00f3modo instalando paquetes Python y creando visualizaciones de sus datos analizados. Concluir\u00e1 su formaci\u00f3n como programador de scripts para que pueda localizar, instalar y utilizar paquetes Python escritos por otras personas y tambi\u00e9n para utilizar eficazmente herramientas y paquetes que est\u00e1n ampliamente disponibles para mejorar su eficacia. Habilidades adquiridas: <\/strong>Python 3, Escribir documentaci\u00f3n, Paquetes y m\u00f3dulos, Conjuntos y visualizaci\u00f3n. Duraci\u00f3n:<\/strong> Aproximadamente 9 horas a lo largo de 4 semanas. Valoraci\u00f3n:<\/strong> 4.7<\/p>\n\n\n\n

10 Aprenda a programar: Los fundamentos<\/h3>\n\n\n\n
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Aprenda a programar: Los fundamentos<\/a><\/p>\n\n\n\n

El curso es de nivel principiante en ingl\u00e9s y tiene subt\u00edtulos en 11 idiomas diferentes. Detr\u00e1s de cada acci\u00f3n que realiza en un ordenador, hay un programa que hace que las cosas sucedan. Este curso le llevar\u00e1 a trav\u00e9s de los bloques elementales de la programaci\u00f3n y le ense\u00f1ar\u00e1 a escribir programas interesantes utilizando el lenguaje Python. El temario cubre Python, Variables y Funciones en la semana 1, Cadenas y Funciones de dise\u00f1o en la semana 2, en la semana 3 ver\u00e1 Booleanos, Importaci\u00f3n, Espacios de nombres y Sentencias if. En la semana 4 se adentrar\u00e1 en los Bucles, y la Manipulaci\u00f3n de cadenas extravagantes. En la semana 5 ver\u00e1 los bucles While, las listas y la mutabilidad. Y, por \u00faltimo, en las semanas 6 y 7 estudiar\u00e1 los bucles sobre \u00edndices, las listas paralelas y anidadas, las cadenas y los archivos, las tuplas y los diccionarios. El medio de instrucci\u00f3n es a trav\u00e9s de v\u00eddeo y lecturas. Habilidades adquiridas:<\/strong> Sintaxis y sem\u00e1ntica de Python, programaci\u00f3n inform\u00e1tica, programaci\u00f3n en Python e Idol (Python). Duraci\u00f3n<\/strong>: Aproximadamente 25 horas a lo largo de 7 semanas. Valoraci\u00f3n:<\/strong> 4.7\/94%<\/p>\n\n\n\n

09 An\u00e1lisis de datos en Python<\/h3>\n\n\n\n
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An\u00e1lisis de datos en Python<\/a><\/p>\n\n\n\n

Este curso es un curso de nivel principiante en ingl\u00e9s y tiene subt\u00edtulos en otros 8 idiomas. En este curso aprender\u00e1 a leer, almacenar y procesar datos tabulares, que son tareas b\u00e1sicas. Tambi\u00e9n aprender\u00e1 sobre los archivos CSV y la capacidad de python para leerlos y escribirlos. Estos conceptos y habilidades ampliar\u00e1n sus conocimientos de programaci\u00f3n y le permitir\u00e1n procesar datos m\u00e1s complejos. Al final de este curso ser\u00e1 capaz de trabajar con datos tabulares en Python, por lo que podr\u00e1 escribir una gama m\u00e1s amplia de scripts. Este curso utiliza Python 3 y emplea entornos de desarrollo Python de escritorio para que pueda ejecutar los programas en su ordenador. Habilidades adquiridas: <\/strong>Python , Diccionarios, Datos tabulares, Datos anidados y Datos CSV. Duraci\u00f3n:<\/strong> Aproximadamente 9 horas a lo largo de 4 semanas. Valoraci\u00f3n:<\/strong> 4.7\/95%<\/p>\n\n\n\n

08 Representaciones de datos en Python<\/h3>\n\n\n\n
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Representaciones de datos en Python<\/a><\/p>\n\n\n\n

Este curso est\u00e1 en ingl\u00e9s con sobret\u00edtulos en otros 8 idiomas. Aprender\u00e1 sobre el conjunto de representaciones de datos, incluyendo cadenas, listas y tuplas, que forman la base de todos los programas Python. Se le ense\u00f1ar\u00e1 c\u00f3mo acceder a archivos para que pueda almacenar y recuperar datos dentro de sus programas. Esto le ayudar\u00e1 a manipular datos y podr\u00e1 escribir programas m\u00e1s complejos. Al finalizar el curso sus programas Python ser\u00e1n capaces de manipular datos almacenados en archivos ampliando as\u00ed sus conocimientos de programaci\u00f3n y permiti\u00e9ndole escribir una gama m\u00e1s amplia de scripts Python. Utilizar\u00e1 Python 3 y este curso presenta los mejores entornos de desarrollo python para que pueda ejecutar programas python directamente en su port\u00e1til u ordenador. Habilidades adquiridas:<\/strong> Tuple, Programaci\u00f3n en Python, Depuraci\u00f3n y List & Label. Duraci\u00f3n:<\/strong> Aproximadamente 9 horas a lo largo de 4 semanas. Valoraci\u00f3n:<\/strong> 4.7\/96%<\/p>\n\n\n\n

07 Curso acelerado de Python<\/p>\n\n\n\n

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Curso acelerado de Python<\/a><\/p>\n\n\n\n

Este curso est\u00e1 en ingl\u00e9s y tiene subt\u00edtulos en otros 9 idiomas. Este curso le dar\u00e1 las bases en Python para escribir programas sencillos utilizando las estructuras m\u00e1s comunes. No necesitar\u00e1 experiencia previa en programaci\u00f3n. Al final del curso ser\u00e1 capaz de escribir programas sencillos, ver c\u00f3mo funcionan juntos los componentes b\u00e1sicos de la programaci\u00f3n y combinar estos conocimientos para resolver un problema de programaci\u00f3n complejo. El curso comienza profundizando en los fundamentos de la escritura de un programa inform\u00e1tico, durante el cual adquirir\u00e1 experiencia con los conceptos de programaci\u00f3n a trav\u00e9s de ejercicios y ejemplos. Empezar\u00e1 a comprender c\u00f3mo los ordenadores forman muchas tareas como resultado del c\u00f3digo que les ha escrito qu\u00e9 hacer. Habilidades adquiridas:<\/strong> Estructura b\u00e1sica de datos en Python, conceptos fundamentales de programaci\u00f3n, sintaxis b\u00e1sica de Python, programaci\u00f3n en Python y programaci\u00f3n orientada a objetos (POO). Duraci\u00f3n: <\/strong>Aproximadamente 28 horas a lo largo de 6 semanas. Valoraci\u00f3n:<\/strong> 4.8\/96%<\/p>\n\n\n\n

06 Fundamentos de programaci\u00f3n en Python<\/h3>\n\n\n\n
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Conceptos b\u00e1sicos de programaci\u00f3n en Python<\/a><\/p>\n\n\n\n

Este curso es un curso para principiantes en ingl\u00e9s y tiene subt\u00edtulos en otros 10 idiomas. En este curso aprender\u00e1 los fundamentos de la programaci\u00f3n y la construcci\u00f3n de programas b\u00e1sicos en Python. Cubrir\u00e1 experiencias, variables, funciones, l\u00f3gica y condicionales que son fundamentos en la programaci\u00f3n inform\u00e1tica. Tambi\u00e9n se le ense\u00f1ar\u00e1 el uso de m\u00f3dulos python para que pueda beneficiarse de la funcionalidad que ya forma parte del lenguaje. Esto le ayudar\u00e1 a pensar como un programador y a comprender c\u00f3mo escribir programas en Python. Al finalizar el curso ser\u00e1 capaz de escribir programas en Python que realicen tareas pr\u00e1cticas reales. El curso utiliza Python 3 que es el futuro del lenguaje de programaci\u00f3n python y el curso utiliza una versi\u00f3n Python 3 del entorno CodeSkulptor que est\u00e1 dise\u00f1ado para ayudar a los alumnos a alcanzar sus objetivos m\u00e1s r\u00e1pidamente. No es necesario instalar ning\u00fan software, lo que le permite empezar a escribir y ejecutar programas inmediatamente. <\/p>\n\n\n\n

Habilidades adquiridas:<\/strong> CodeSkulptor, sintaxis y sem\u00e1ntica de Python, programaci\u00f3n en Python y depuraci\u00f3n. Duraci\u00f3n:<\/strong> Aproximadamente 10 horas a lo largo de 4 semanas. Valoraci\u00f3n:<\/strong> 4.8\/96%<\/p>\n\n\n\n

05 Certificado profesional Google IT Automation con Python<\/h3>\n\n\n\n
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Automatizaci\u00f3n de TI de Google<\/a><\/p>\n\n\n\n

El curso est\u00e1 en ingl\u00e9s y tiene subt\u00edtulos en 13 idiomas diferentes. El curso est\u00e1 dise\u00f1ado para dar a los profesionales de TI habilidades en demanda como Python Git, y Automatizaci\u00f3n de TI. El conocimiento sobre la escritura de c\u00f3digo para la resoluci\u00f3n de problemas y soluciones de automatizaci\u00f3n es crucial para cualquier persona en TI y Python es la habilidad m\u00e1s buscada que necesitan los empleadores. Este curso est\u00e1 dise\u00f1ado en torno a la programaci\u00f3n con Python y el uso de Python para automatizar tareas comunes de administraci\u00f3n de sistemas. Adem\u00e1s, aprender\u00e1 a utilizar Git y GitHub, a solucionar y depurar problemas complejos y a aplicar la automatizaci\u00f3n mediante la gesti\u00f3n de la configuraci\u00f3n y la Nube. Google recomienda que tenga instalado Python y, cuando sea posible, una instalaci\u00f3n de Git. Practicar\u00e1 sus habilidades t\u00e9cnicas con proyectos que incluyen un proyecto capstone en el que utilizar\u00e1 sus nuevos conocimientos para resolver un problema inform\u00e1tico real. Habilidades adquiridas:<\/strong> Uso del control de versiones, Resoluci\u00f3n de problemas y depuraci\u00f3n, Programaci\u00f3n en Python, Gesti\u00f3n de la configuraci\u00f3n, Automatizaci\u00f3n, Estructuras de datos b\u00e1sicas en Python, Conceptos fundamentales de programaci\u00f3n, Sintaxis b\u00e1sica de Python, Programaci\u00f3n orientada a objetos, Configuraci\u00f3n de su entorno de desarrollo, Expresiones regulares y Pruebas en Python. Duraci\u00f3n: <\/strong>Aproximadamente 10 horas semanales a lo largo de 6 meses cubriendo 6 cursos. Valoraci\u00f3n:<\/strong> 4.8<\/p>\n\n\n\n

04 Uso de bases de datos con Python<\/h3>\n\n\n\n
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Uso de bases de datos con Python<\/a><\/p>\n\n\n\n

El curso es en ingl\u00e9s con subt\u00edtulos en 9 idiomas. Aprender\u00e1 los fundamentos del lenguaje de consulta estructurado (SQL) y el dise\u00f1o b\u00e1sico de bases de datos para almacenar datos como parte de una recopilaci\u00f3n escalonada de datos, an\u00e1lisis y procesamiento. Utilizar\u00e1 SQLite 3 como base de datos. Tambi\u00e9n aprender\u00e1 a construir rastreadores web, recopilaci\u00f3n de datos en varios pasos y actividad de visualizaci\u00f3n. Utilizar\u00e1 la biblioteca D3.js para realizar su visualizaci\u00f3n de datos. En este curso se cubren los cap\u00edtulos 14 y 15 de \"Python para todos\". Este curso tambi\u00e9n cubre Python 3. Al final del curso ser\u00e1 capaz de utilizar las operaciones de creaci\u00f3n, lectura, borrado y actualizaci\u00f3n en la gesti\u00f3n de su base de datos y tambi\u00e9n explicar\u00e1 los elementos de Python orientado a objetos. Tambi\u00e9n llegar\u00e1 a ver c\u00f3mo se almacenan los datos en unas cuantas tablas de una base de datos y utilizar\u00e1 la API de mapas de Google para la visualizaci\u00f3n de datos. Habilidades adquiridas:<\/strong> Programaci\u00f3n en Python, bases de datos (DBMS), Sqlite y SQL. Duraci\u00f3n:<\/strong> Aproximadamente 15 horas a lo largo de 5 semanas. Valoraci\u00f3n:<\/strong> 4.8\/97%<\/p>\n\n\n\n

03 Uso de Python para acceder a datos web<\/h3>\n\n\n\n
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Utilizar Python para acceder a la web<\/a><\/p>\n\n\n\n

Este curso est\u00e1 en ingl\u00e9s y tiene subt\u00edtulos en otros 9 idiomas. Este curso le ense\u00f1ar\u00e1 a tratar Internet como una fuente de datos. Raspar\u00e1, analizar\u00e1 y leer\u00e1 datos web y acceder\u00e1 a datos utilizando API web. Trabajar\u00e1 con formatos de datos como HTML, XML y Json. En su libro de texto \"Python for Everybody\" esta secci\u00f3n est\u00e1 cubierta en los cap\u00edtulos 11 - 13. Para tener \u00e9xito debe estar familiarizado con el material cubierto en los cap\u00edtulos 1 - 10. Los temas incluyen variables y expresiones, ejecuci\u00f3n condicional (bucles, ramificaciones y try\/except), funciones, estructuras de datos como cadenas, listas, diccionarios y tuplas) y manipulaci\u00f3n de archivos. Aprender\u00e1 a utilizar expresiones regulares para extraer datos, a comprender los protocolos, los navegadores web utilizados para recuperar documentos y aplicaciones web, as\u00ed como a recuperar datos de sitios web y a trabajar con datos XML. Habilidades adquiridas:<\/strong> Json, Xml, Programaci\u00f3n en Python y Web Scraping. Duraci\u00f3n:<\/strong> Aproximadamente 19 horas a lo largo de 6 semanas. Valoraci\u00f3n:<\/strong> 4.8\/98%<\/p>\n\n\n\n

02 Programaci\u00f3n para todos (Primeros pasos con Python)<\/h3>\n\n\n\n
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Programaci\u00f3n para todos (iniciarse en python)<\/a><\/p>\n\n\n\n

Este curso est\u00e1 en ingl\u00e9s y tiene subt\u00edtulos en otros 11 idiomas. Este curso ense\u00f1a los fundamentos de la programaci\u00f3n de ordenadores utilizando Python. C\u00f3mo construir un programa a partir de una serie de instrucciones sencillas son los aspectos b\u00e1sicos que cubrimos en este curso de python. No son necesarios requisitos previos, y cualquier persona con conocimientos inform\u00e1ticos deber\u00eda ser capaz de dominar este curso. Deber\u00eda conseguir una copia de \"Python para todos\" ya que este curso cubre los cap\u00edtulos 1 - 5. Este curso cubre Python 3. Aprender\u00e1 a instalar Python y a escribir su primer programa. Llegar\u00e1 a comprender el uso de variables para almacenar, recuperar y calcular informaci\u00f3n, as\u00ed como el uso de funciones y bucles como herramientas de programaci\u00f3n. Habilidades adquiridas:<\/strong> Sintaxis y sem\u00e1ntica de Python, lenguaje b\u00e1sico de programaci\u00f3n, programaci\u00f3n inform\u00e1tica y programaci\u00f3n en Python. Duraci\u00f3n:<\/strong> Aproximadamente 19 horas a lo largo de 7 semanas. Clasificaci\u00f3n<\/strong>: 4.8\/98%<\/p>\n\n\n\n

01 Datos de Python<\/h3>\n\n\n\n
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Estructuras de datos en Python<\/a><\/p>\n\n\n\n

Este curso est\u00e1 en ingl\u00e9s. Hay subt\u00edtulos en otros 10 idiomas. Aprender\u00e1 las estructuras de datos b\u00e1sicas del lenguaje de programaci\u00f3n python y avanzar\u00e1 m\u00e1s all\u00e1 de los fundamentos de la programaci\u00f3n procedimental y ver\u00e1 c\u00f3mo utilizamos las estructuras de datos incorporadas en python como listas, diccionarios y tuplas para realizar an\u00e1lisis de datos complejos. Tenga a mano su libro de \"Python para todos\", ya que este curso abarca los cap\u00edtulos 6 - 10 y cubre Python 3. Aprender\u00e1 los principios de la estructura de datos y c\u00f3mo se utilizan, crear\u00e1 programas que puedan leer y escribir datos desde archivos . Tambi\u00e9n aprender\u00e1 a almacenar datos como pares clave\/valor utilizando diccionarios de Python. Por \u00faltimo, realizar\u00e1 tareas de varios pasos como la ordenaci\u00f3n o el bucle de tuplas. Habilidades adquiridas:<\/strong> Sintaxis y sem\u00e1ntica de Python, estructura de datos, tupla y programaci\u00f3n en Python. Duraci\u00f3n: <\/strong>Aproximadamente 19 horas a lo largo de 7 semanas. Clasificaci\u00f3n<\/strong>: 4.9\/98%<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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