Validez oficial Secretaría de Educación del Estado de Morelos (SEEM)
17DAP65321
DIPLOMADO DE ACTUALIZACIÓN PROFESIONAL
DIPLOMADO CIENCIA DE DATOS CON PYTHON
RVOE 17DAP65221
Primera edición
Número de Registro Oficial
17DAP65221
Secretaría de Educación del Estado de Morelos (SEEM)
Duración
200 HRS.
Inscripciones
Hasta el 7 de enero de 2022
Aprovecha descuento especiales antes del 31 de diciembre de 2021 *
*Ver apartado de costos.
INFORMACIÓN GENERAL
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.
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Licenciados en general,
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Ingenieros en general,
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Maestros,
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Doctores e Investigadores.
– Lenguaje Python.
– Módulo, paquetes y namespaces.
– Sintaxis y Fundamentos del lenguaje.
– Variables y manejo de las mismas.
– Clases y Objetos.
– Comprensiones y generaciones.
– Colecciones.
– Bucles.
– Operaciones booleanas.
– Clases y objetos.
– Herencia y polimorfismos.
– Excepciones y errores de sintaxis.
– Asociación y agregación.
– Flujos y archivos.
– Bases de datos.
– SQL y DB-API en Python.
– Marcos, botones, etiquetas, cajas de texto.
– Botón de radio, casilla de verificación, lista, comboBox.
– Menú, pestañas, layout, conversiones.
– Mensajes, diálogos, imágenes, scroll_text.
– Acciones, proyecto.
– Django y Frameworks.
– Configuración, arquitectura, templates y formularios.
– Permisos y ORM.
– Proyecto web y flask minimalista.
– Datos y Algoritmos.
– Manipulación de datos.
– Visualización de datos.
– Estadísticas y machine learning.
Temario:
MÓDULO I. Fundamentos y estructura del lenguaje Python.
Tema 1. Introducción.
1.1. Lenguaje de Programación Python.
1.2. Áreas de aplicación de Python.
1.3. Python 2 vs Python 3.
1.4. Instalación Python y Configuración.
1.5. Ejecución de Programa de Python.
1.6. Python con Visual Studio Code.
1.7. Python con Júpiter.
1.8. Estructura principal del Lenguaje.
Tema 2. Pip.
2.1. PyPI Package Manager.
2.2. To list all packages installed using `pip`.
2.3. Upgrade Packages.
2.4. Uninstall Packages.
2.5. Updating all outdated packages on Linux.
2.6. Updating all outdated packages on Windows.
2.7. Create a requirements.txt file of all packages on the system.
2.8. Instalar con wheel (Paquetes externos).
Tema 3. Módulo, paquetes y namespaces.
Tema 4. Sintaxis y Fundamentos del lenguaje.
4.1. Funciones.
4.2. Funciones lambda.
4.3. Clases y Objetos.
4.4. Sangrías.
4.5. Comentarios y Documentación.
Tema 5. Variables y Tipo de Datos.
5.1. Funciones.
5.2. Funciones lambda.
5.3. Clases y Objetos.
5.4. Sangrías.
5.5. Comentarios y Documentación.
Tema 6. Operaciones matemáticas.
6.1. Funciones.
6.2. Funciones lambda.
6.3. Clases y Objetos.
6.4. Sangrías.
6.5. Comentarios y Documentación.
Tema 7. Comprensiones y generaciones.
7.1. Listar Comprehensiones.
7.2. Herramientas Funcionales.
7.3. Funciones y expresiones del generador.
Tema 8. Colecciones.
8.1. Listas.
8.2. Tuplas.
8.3. Diccionarios.
8.4. Conjuntos.
8.5. Linked lists.
8.6. Linked List Node.
8.7. Heapd.
8.8. Array.
Tema 9. Bucles y Condicionales.
9.1. Bucle For loops.
9.2. Bucle While, Break and Continue in Loops.
9.3. Iterating over lists.
9.4. Loops with an «else» clause.
9.5. The Pass Statement.
9.6. Iterating over dictionaries.
9.7. The «half loop» do-while.
9.8. Looping and Unpacking.
9.9. Iterating different portion of a list with dierent step size.
9.10. While Loop.
9.11. Condicional if .. else.
Tema 10. Operación Booleana.
10.1. And.
10.2. Or.
10.3. Not.
10.4. Short-circuit evaluation.
Tema 11. Alcance de Variables.
11.1. Variable.
11.2. Variable Globales.
11.3. Variable Locales.
11.4. Alcance Adjunto ( Enclosing scope).
11.5. Alcance Incorporado (Built-in scope).
11.6. LEGB.
11.7. PEP8.
11.8. Palabras Claves Globales.
11.9. Palabra clave no local.
MÓDULO II. Bases de POO y Almacenamiento de Datos
Tema 1. Introducción.
1.1.Elementos del modelo de objetos: clases, objetos, abstracción, modularidad, encapsulamiento, herencia y polimorfismo.
1.2.Lenguaje de modelado unificado: diagrama de clases.
Tema 2. Clases y Objetos.
2.1. Método __init__.
2.2. Parámetro self.
2.3. Atributos.
2.3.1. Clase.
2.3.2. Instancia.
2.4. Métodos.
2.4.1. Instancia.
2.4.2. Mágicos.
2.5. Encapsulamiento.
2.6. Instanciación de clase.
2.7. Referencia de objeto.
2.8. Protección de atributos y métodos.
Tema 3. Herencia.
3.1. Definición clase base y clase derivada.
3.2. Herencia simple.
3.3. Herencia múltiple.
Tema 4. Polimorfismo.
4.1. Clases abstractas.
4.2. Interfaces.
4.3. Variables polimórficas.
4.4. Reutilización de código.
Tema 5. Errores y Excepciones.
5.1. Errores de sintaxis.
5.2. Manejo de excepciones.
Tema 6. Clases asociación y agregación.
6.1. Agregación.
6.2. Asociación.
6.3. Inheritance.
Tema 7. Flujos y archivos.
7.1. Módulos os y sys.
7.2. Objetos File.
7.2.1. Apertura.
7.2.2. Lectura.
7.2.3. Escritura.
7.2.4. Posición.
Tema 8. Manejo de bases de datos en Python
Tema 9. Introducción a base de datos.
9.1. El lenguaje SQL.
9.2. Sintaxis básica de las sentencias SQL.
9.3. Crear, borrar y modificar tablas en una base de datos.
9.4. Insertar datos en una tabla.
9.5. Seleccionar registros.
9.6. Modificar registros.
9.7. Eliminar registros.
9.8. Consultas.
Tema 10. Bases de datos en Python con DB-API.
10.1. Introducción a bases de datos con Python.
10.2. Conectarse a la base de datos y ejecutar consultas.
10.3. Insertar datos.
10.4. Seleccionar todos los registros.
10.5. Seleccionar solo registros coincidentes.
10.6. Eliminar registros.
10.7. Actualizar datos.
MÓDULO III. Interfaz gráfica de usuario con Tkinter
Tema 1. Introducción.
1.1. Interfaces gráficas con Tkinter.
1.2. Recursos.
1.3. Widgets.
Tema 2. Marcos.
2.1. Objeto tk.
2.2. Método tk().
2.3. Title().
2.4. Colores.
2.4.1. Configure().
2.4.2. Background.
2.5. Mostrar Ventana .
2.5.1. Mainloop().
Tema 3. Botones.
3.1. Constructor.
3.2. Propiedad Text.
Tema 4. Etiquetas.
4.1. Constructor.
4.2. Propiedad Text.
4.3. Color a etiquetas.
Tema 5. Caja de Texto.
5.1. Entry.
5.2. Width.
5.3. TextVariable.
Tema 6. Botón de Radio.
6.1. RadioButton.
6.2. Método Set.
6.3. Propiedad Value.
6.4. Asignación de una Variable.
6.5. text.
Tema 7. Casilla de Verificación.
7.1. CheckButton.
Tema 8. Lista.
8.1. ListBox.
8.2. Método insert().
Tema 9. ComboBox.
9.1. textVariable.
9.2. values.
9.3. current.
Tema 10. Menú.
10.1. Command.
10.2. Separator.
10.3. Barra de Menú.
10.4. Cascade.
10.5. Sub menus.
Tema 11. Pestañas.
11.1. NoteBook.
11.2. Propiedad.
Tema 12. Layout.
12.1. Grid.
12.2. Mensajes.
Tema 13. Conversiones.
13.1. StringVar.
13.2. IntVar.
Tema 14. Mensajes.
14.1. Método showerror.
14.2. Método showinfo.
Tema 15. Diálogos.
15.1. Método askyesno.
Tema 16. Imágenes.
16.1. Pip install PIL.
16.2. Importar biblioteca PIL.
16.3. Obtener directorio.
16.4. Parámetro fill.
Tema 17. ScrollText.
17.1. Propiedad grid Propiedades.
Tema 18. Acciones.
18.1. Botones.
18.2. Caja de Texto.
18.3. Botones de Radio.
18.4. ListBox.
18.5. ComboBox.
18.6. Menú.
18.7. Pestañas.
18.8. MessageBox.
18.9. Diálogos.
18.10. SpinBox.
18.11. ScrolleText.
Tema 19. Proyecto.
19.1. Obtención de requerimientos.
19.2. Modelado de arquitectura.
19.3. Desarrollo Aplicación de control de gastos.
19.4. Despliegue de aplicación.
MÓDULO IV. Web Frameworks Django y Flask
Tema 1. Introducción.
1.1. ¿Qué es Django?
1.2. Ventajas de Django vs otros Frameworks backend.
Tema 2. Instalación y configuración de Django.
2.1. Explicación y creación de entornos virtuales.
2.2. Instalación y creación de un proyecto de Django.
2.3. Estructura del proyecto.
2.4. Levantar servidor de desarrollo.
2.5. Manejo del archivo settings.
Tema 3. Patrón de arquitectura.
3.1. MVT.
3.2. MVC.
3.3. MVT vs MVC.
Tema 4. Entorno de Framework.
4.1. Generación de un nuevo modelo en la app.
4.2. Migraciones.
4.3. Vistas y enrutamiento.
4.4. Serialización y deserialización.
4.5. Validaciones
4.6. Sistema de paginación.
4.7. Registrar modelos.
4.8. Administración de Django.
Tema 5. Templates y formularios.
5.1. Templates.
5.2. Login.
5.3. Formularios.
5.4. Mostrando formulario en template.
5.5. Modelo forms.
5.6. Validación de formularios.
Tema 6. Django rest framework.
6.1. ¿qué es y cómo crear un api rest en django?
6.2. Creación de api.
6.3. Registro de ap.
6.4. Archivos estáticos.
Tema 7. Permisos.
7.1. Auth_user_model .
7.2. Archivo permission.py.
7.3. Permisos base basepermission.
Tema 8. Orm.
8.1. ¿Qué es un ORM?
8.2. Querysets.
8.3. Filtros en query sets.
8.4. Template y rutas.
Tema 9. Proyecto web con Django.
9.1. Modelado de arquitectura.
9.2. Desarrollo aplicación de acceso de usuarios.
9.3. Despliegue de aplicación.
Tema 10. Flask Framework minimalista.
10.1. Introducción.
10.2. Instalación de flask, sql alchemy, flask migrate y psycopg2.
10.3. Routing y vistas.
10.4. Plantillas y templates.
10.5. Proyecto de desarrollo con flask.
MÓDULO V. Análisis de datos con Python.
Tema 1. Introducción.
1.1. Importancia de la explotación de datos.
1.2. Introducción a algoritmos.
Tema 2. Manipulación de datos con Numpy.
2.1. Arreglos.
2.2. Obtención de Datos.
2.3. Tipos de datos Numpy.
2.4. Definición de tipos.
2.5. Creación de arreglos.
2.6. Matrices.
2.7. Actualización de arreglos.
2.8. Shape.
2.9. Axes numpy.
2.10. Transposición.
2.11. Operación Básica.
2.12. Ordenamiento.
2.13. Ejecución de funciones.
2.14. Copias y vistas.
2.15. Operación relacionales y lógicas.
2.16. Comparar arreglos.
2.17. Lectura de archivos.
Tema 3. Manipulación de datos con Pandas.
3.1. Series.
3.2. Creación de series.
3.3. NaN.
3.4. DataFrames.
3.5. Columnas y vectores.
3.6. Ejecución de funciones.
3.7. Lectura de archivos csv.
3.8. Ordenamiento.
3.9. Creación de archivos.
3.10. Modificación de DataFrame.
3.11. Loc.
3.12. Iloc.
3.13. Consultas.
3.14. Agrupación.
3.15. Tablas resumen.
3.16. Transformación.
3.17. Indexación recuperación de datos.
Tema 4. Visualización de datos con Matplotlib.
4.1. Tablas vs Gráficos.
4.2. ¿Tipos de Gráficos cuando usar cada uno?
4.3. Introducción a Matplotlib.
4.4. Tipos de Gráficos con Matplotlib.
4.5. Pandas y Matplotlib Gráficos de Dispersión y Línea.
4.6. Gráficos de Distribución.
Tema 5. Estadísticas para Analistas de Datos.
5.1. Estadística Descriptiva.
5.2. Análisis de Datos Exploratorio y Visualizaciones.
5.3. Varianza.
5.4. Desviación Estándar.
5.5. Tipos de Variables: Cuantitativas y Cualitativas.
5.6. Distribuciones de Frecuencia.
5.7. Mediana, Moda y Media.
Tema 6. Algoritmo Machine Learning.
6.1. Regresión lógica.
6.2. Regresión lineal.
6.3. Clustering y clasificación.
6.4. Árboles y bosques aleatorio.
Diploma emitido por la
Secretaría de Educación del Estado de Morelos con número de registro
17DAP65221
de fecha 22 de septiembre de 2022
|
No. |
NOMBRE DEL MODULO |
|
I |
Fundamentos y Estructura del lenguaje Python Ing. Jesús Gutiérrez López |
|
II |
Bases de POO y Almacenamiento de Datos Ing. Jesús Gutiérrez López |
|
II |
Interfaz gráfica de usuario con Tkinter Ing. Jesús Gutiérrez López |
|
IV |
Web Frameworks Django y Flask Ing. Jesús Gutiérrez López |
|
V |
Análisis y Manipulación de Datos Ing. Jesús Gutiérrez López |
Costo
Inscripción $ 500.00 MXN
Modalidades de Pago:
En una sola exhibición $14,000.00 al 7 de Enero de 2022 (si el pago se hace en una sola exhibición, se condona el pago de inscripción)
En pagos Diferidos
- Primer pago: $2,800.00 MXN del 1 al 10 de enero
- Segundo pago: $2,800.00 MXN del 1- 5 de febrero de 2022
- Tercer pago:$2,800.00 MXN del 1-5 de marzo 2022
- Cuarto pago: $2,800.00 MXN del 1-5 de abril de 2022
- Quinto pago: $2,800.00 MXN del 1-5 de mayo de 2022
DESCUENTOS
Si el pago de inscripción es realizado antes del 31 de diciembre de 2021, tendrá un descuento en el costo total del diplomado siendo en pago en una sola exhibición o en pagos diferidos, quedando de la siguiente manera:
Modalidades de Pago:
En una sola exhibición $12,500.00 antes del 31 de diciembre de 2021 (si el pago se hace en una sola exhibición la inscripción es condonada)
En pagos Diferidos
- Primer pago: $2,500.00 MXN del 1 al 10 de enero
- Segundo pago: $2 500.00 MXN del 1- 5 de febrero de 2022
- Tercer pago:$2,500.00 MXN del 1-5 de marzo 2022
- Cuarto pago: $2,500.00 MXN del 1-5 de abril de 2022
- Quinto pago: $2,500.00 MXN del 1-5 de mayo de 2022
BBVA
PROMOTORA DE FORMACIÓN ASML, S.C.
CUENTA 0113456544
CLABE 012542001134565445
Emisión de factura.
Para emisión de Factura se requiere los siguientes datos al correo: cocid.direccion@gmail.com
1. Nombre completo
2. RFC
3. CFI
4. Dirección completa
5. Correo Electrónic
Paso 1
Realizar el pre-registro en la parte inferior de esta página.
Paso 2
Entregar la siguiente documentación al correo administracion@cocid.mx
- Comprobante de pago
- 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)
- Copia de comprobante de domicilio
Junto a lo anterior, se deberán enviar por paqueteria, en los dos primeros meses del comienzo del diplomado,a la dirección «Colegio Científico de Datos”: Calle Emiliano Zapata esquina con Mariano Abasolo 156, Col. Año de Juárez C.P. 62748
- 3 Fotografías tamaño diploma, blanco y negro, ovaladas (5 cm. X 7 cm) con las siguientes características*:
1) -Generales: papel fotográfico con retoque, no brillante.
2) -Mujeres: recogerse el cabello (peinado sencillo), frente y orejas completamente descubiertas, aretes pequeños y sin collares, ropa blanca, poco maquillaje.
3) -Hombres: camisa blanca, corbata, saco color gris o beige (color claro), bigote recortado, sin barba, pelo corto, ningún tipo de arete o collar.
*Las anteriores especificaciones para las fotografías son dictadas desde la DIRECCIÓN GENERAL DE COLEGIO CIENTÍFICO DE DATOS para la Expedición de Diploma oficial por la SECRETARÍA DE EDUCACIÓN DEL ESTADO DE MORELOS (SEEM)
*En el caso de que el estudiante no se encuentre en México le indicaremos personalmente para el envío de documentación.
1.-Aprobar todas las tareas, evaluaciones.
2.-Entrega de proyecto final de diplomado.
3.-No presentar adeudos.
