Diplomado Ciencia de Datos con Python
3ra. edición
Número de Registro Oficial
17DAP65221
Secretaría de Educación del Estado de Morelos (SEEM)
Duración
200 HRS.
Modalidad virtual y sesiones online
Sábados de 9:00 am a 11:00 am
Inicio
4 de febrero de 2023
Concluye
1 de Julio de 2023
DIPLOMADO DE ACTUALIZACIÓN PROFESIONAL
Validez oficial Secretaría de Educación del Estado de Morelos (SEEM)
17DAP65221
¿cUÁL es el objetivo?
Profundizar en contenidos fundamentales del lenguaje de programación Python para alcanzar un nivel profesional en el desarrollo web, almacenamiento de datos, interfaz gráfica, procesamiento de datos e interpretación de resultados para innovar en proyectos de investigación.
¿A quíen va dirigido?
- Licenciados en general,
- Ingenieros en general,
- Maestros,
- Doctores e Investigadores.
¿cUÁL ES EL TEMARIO GENERAL?
Módulo I Fundamentos y Estructura del lenguaje Python
Temario
- Introducción
- Lenguaje de Programación Python
- Áreas de aplicación de Python
- Python 2 vs Python 3
- Instalación Python y Configuración
- Ejecución de Programa de Python
- Python con Visual Studio Code
- Python con Júpiter
- Estructura principal del Lenguaje
- Pip
- PyPI Package Manager
- To list all packages installed using `pip`
- Upgrade Packages
- Uninstall Packages
- Updating all outdated packages on Linux
- Updating all outdated packages on Windows
- Create a requirements.txt file of all packages on the system
- Instalar con wheel (Paquetes externos)
- Módulo, paquetes y namespaces
- Sintaxis y Fundamentos del lenguaje
- Funciones
- Funciones lambda
- Clases y Objetos
- Sangrías
- Comentarios y Documentación
- Variables y Tipo de Datos
- Funciones
- Funciones lambda
- Clases y Objetos
- Sangrías
- Comentarios y Documentación
- Operaciones matemáticas
- Funciones
- Funciones lambda
- Clases y Objetos
- Sangrías
- Comentarios y Documentación
- Comprensiones y generaciones
- Listar Comprehensiones
- Herramientas Funcionales
- Funciones y expresiones del generador
- Colecciones
- Listas
- Tuplas
- Diccionarios
- Conjuntos
- Linked lists
- Linked List Node
- Heapd
- Array
- Bucles y Condicionales
- Bucle For loops
- Bucle While, Break and Continue in Loops
- Iterating over lists
- Loops with an «else» clause
- The Pass Statement
- Iterating over dictionaries
- The «half loop» do-while
- Looping and Unpacking
- Iterating dierent portion of a list with dierent step size
- While Loop
- Condicional if .. else
- Operación Booleana
- And
- Or
- Not
- Short-circuit evaluation
- Alcance de Variables
- Variable
- Variable Globales
- Variable Locales
- Alcance Adjunto ( Enclosing scope)
- Alcance Incorporado (Built-in scope)
- LEGB
- PEP8
- Palabras Claves Globales
- Palabra clave no local
Módulo II Bases de POO y Almacenamiento de Datos
Temario
- Introducción
- Elementos del modelo de objetos: clases, objetos, abstracción, modularidad, encapsulamiento, herencia y polimorfismo
- Lenguaje de modelado unificado: diagrama de clases
- Clases y Objetos
- Método __init__
- Parámetro self
- Atributos
- Clase
- Instancia
- Métodos
- Instancia
- Mágicos
- Encapsulamiento
- Instanciación de clase
- Referencia de objeto
- Protección de atributos y métodos
- Herencia
- Definición clase base y clase derivada
- Herencia simple
- Herencia múltiple
- Polimorfismo
- Clases abstractas
- Interfaces
- Variables polimórficas
- Reutilización de código
- Errores y Excepciones
- Errores de sintaxis
- Manejo de excepciones
- Clases asociación y agregación
- Agregación
- Asociación
- Inheritance
- Flujos y archivos
- Módulos os y sys
- Objetos File
- Apertura
- Lectura
- Escritura
- Posición
- Manejo de bases de datos en Python
- Introducción a base de datos
- El lenguaje SQL
- Sintaxis básica de las sentencias SQL
- Crear, borrar y modificar tablas en una base de datos
- Insertar datos en una tabla
- Seleccionar registros
- Modificar registros
- Eliminar registros
- Consultas
- Bases de datos en Python con DB-API
- Introducción a bases de datos con Python
- Conectarse a la base de datos y ejecutar consultas
- Insertar datos
- Seleccionar todos los registros
- Seleccionar solo registros coincidentes
- Eliminar registros
- Actualizar datos
Módulo III Interfaz gráfica de usuario con Tkinter
Temario
- Introducción
- Interfaces gráficas con Tkinter
- Recursos
- Widgets
- Marcos
- Objeto tk
- Método tk()
- Title()
- Colores
- Configure()
- Background
- Mostrar Ventana
- Mainloop()
- Botones
- Constructor
- Propiedad Text
- Etiquetas
- Constructor
- Propiedad Text
- Color a etiquetas
- Caja de Texto
- Entry
- Width
- TextVariable
- Boton de Radio
- RadioButton
- Método Set
- Propiedad Value
- Asignación de una Variable
- text
- Casilla de Verificación
- CheckButton
- Lista
- ListBox
- Método insert()
- ComboBox
- textVariable
- values
- current
- Menu
- Command
- Separator
- Barra de Menu
- Cascade
- Sub menus
- Pestañas
- NoteBook
- Propiedad
- Layout
- Grid
- Mensajes
- Conversiones
- StringVar
- IntVar
- Mensajes
- Metodo showerror
- Metodo showinfo
- Diálogos
- Metodo askyesno
- Imagenes
- Pip install PIL
- Importar libreria PIL
- Obtener directorio
- Parametro fill
- ScrollText
- Propiedad grid Propiedades
- Acciones
- Botones
- Caja de Texto
- Botones de Radio
- ListBox
- ComboBox
- Menu
- Pestañas
- MessageBox
- Dialogos
- SpinBox
- ScrolleText
- Proyecto
- Obtención de requerimientos
- Modelado de arquitectura.
- Desarrollo Aplicación de control de gastos.
- Despliegue de aplicación.
Módulo IV Análisis y Manipulación de Datos
Temario
- Introducción
- ¿Qué se verá en el curso?
- Importancia de la explotación de datos
- Introducción a algoritmos
- Manipulación de datos con Numpy
- Arreglos
- Obtención de Datos
- Tipos de datos Numpy
- Definición de tipos
- Creación de arreglos.
- Matrices
- Actualización de arreglos.
- Axes numpy.
- Transposición.
- Operación Básica.
- Ejecución de funciones.
- Copias y vistas.
- Operación relacionales y lógicas.
- Comparar arreglos.
- Lectura de archivos.
- Manipulación de datos con Pandas
- Series
- Creación de series
- NaN
- DataFrames
- Columnas y vectores
- Ejecución de funciones
- Lectura de archivos csv
- Ordenamiento
- Creación de archivos
- Modificación de DataFrame
- Loc
- Iloc
- Consultas
- Agrupación
- Tablas resumen
- Transformación
- Indexación recuperación de datos
- Visualización de datos con Matplotlib
- Tablas vs Gráficos
- ¿Tipos de Gráficos cuando usar cada uno?
- Introducción a Matplotlib
- Tipos de Gráficos con Matplotlib
- Pandas y Matplotlib Gráficos de Dispersión y Línea
- Gráficos de Distribución
Módulo V Modelos de Análisis de Datos
Temario
- Estadísticas para Analistas de Datos.
- Estadística Descriptiva
- Análisis de Datos Exploratorio y Visualizaciones
- Varianza
- Desviación Estándar
- Tipos de Variables: Cuantitativas y Cualitativas
- Distribuciones de Frecuencia
- Mediana, Moda y Media
- Estadística Inferencial para ciencia de datos
- Fundamentos estadística inferencial
- Estadístico y cálculos
- Prueba de hipótesis y validación
- Algoritmo Machine Learning.
- Regresión lineal
- Series de tiempo
- Clustering y clasificación
- Árboles y bosques aleatorios
¿cUÁL es el proceso de inscripción y costo?
Una vez que hayamos recibido su solicitud de inscripción le mandaremos los costos deacuerdo al calendario de costos, los datos bancarios, y le estaremos solicitando la siguiente documentación para abrir su expediente:
- Copia de credencial de elector o identificación oficial
- CURP actualizada
- Copia de cédula profesional de licenciatura, Maestría o Doctorado o Copia de Titulo en su caso (Mínimo Nivel Licenciatura)
*Nota: Una vez comience el diplomado también deberá enviar 3 fotografías tamaño diploma, con las especificaciones que se le indicarán por la Administración de Colegio Científico de Datos.
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Deberá realizar el pago de inscripción de $1,000.00 MXN para quedar formalmente inscrito al Diplomado, una vez realizado el pago, favor de enviarlo al correo administracion@cocid.mx o a cocid.direccion@gmail.com
Costo: El diplomado tiene un costo de $15,000.00 MXN (Costo general)
20% de Descuento
Al pagar su inscripción antes del 31 de diciembre de 2022
Costo: $12,000.00 MXN
Puede realizarlo en una sola exhibición o en 5 pagos diferidos de $2,400.00 MXN cada uno de la siguiente manera.
- Primer pago: del 1 al 15 de febrero de 2023
- Segundo pago: del 1 al 5 de marzo de 2023
- Tercer pago: del 1 al 5 de abril de 2023
- Cuarto pago: del 1 al 5 de mayo de 2023
- Quinto pago: del 1 al 5 de Junio de 2023
10% de descuento
Al pagar su inscripción durante el mes de enero de 2023
Costo: $13,500.00 MXN
Puede realizarlo en una sola exhibición o en 5 pagos diferidos de $2,700.00 MXN cada uno de la siguiente manera.
- Primer pago: del 1 al 15 de febrero de 2023
- Segundo pago: del 1 al 5 de marzo de 2023
- Tercer pago: del 1 al 5 de abril de 2023
- Cuarto pago: del 1 al 5 de mayo de 2023
- Quinto pago: del 1 al 5 de junio de 2023
Reseña
Ing. Jesús Gutiérrez López
Ingeniero en sistemas computacionales por TecNM. Cuenta con más de 10 años trabajando como ingeniero de software en diferentes giros económicos. Dentro del sector público ha laborado en el Instituto Nacional de Electricidad y Energías Limpias en procesamiento de datos avanzados, también dentro del sector privado elaborado en diferentes empresas orientadas en el análisis de información como son Nielsen , Operati , S4 learning, donde el enfoque fue orientado en diseño de estructuración de datos para herramientas analíticas utilizando varios métodos de extracción, manipulación y carga de datos en diferentes tipos de almacenamiento.
