En este curso aprenderás

  • A usar la Librería Estándar de Python

  • A usar las Listas y Tuplas para almacenar y procesar colecciones de datos secuenciales

  • A usar los Diccionarios y los Sets para almacenar y procesar colecciones de datos no secuenciales

  • A usar funciones avanzadas y expresiones regulares para el procesamiento de texto

Contenido del curso

  1. 1

    • Introducción a la librería estándar de Python

    • Tour práctico por la Librería Estándar de Python

    • Práctica 1: ¡juguemos "ahorcado"!
  2. 2

    • Introducción a las listas y las tuplas

    • "Slicing" de listas y tuplas

    • Listas y funciones

    • Funciones y métodos útiles para el procesamiento de secuencias

    • "List comprehensions"

    • Filter, lambda, map y otras funciones para operar sobre listas

    • Práctica 2: análisis de ventas - Parte 1: el problema a resolver, pseudo-código y funciones auxiliares

    • Práctica 2: análisis de ventas - Parte 2: ventas mensuales y por producto

    • Práctica 2: análisis de ventas - Parte 3: generación del reporte final
  3. 3

    • Introducción a los Diccionarios: ¿qué son? ¿cómo crearlos? y operaciones básicas

    • Operaciones y métodos útiles para el procesamiento de diccionarios

    • "Dictionary comprehensions"

    • Introducción a los sets: ¿qué son? ¿cómo crearlos? y operaciones básicas

    • Operaciones y métodos útiles para el procesamiento de los sets

    • Práctica 3: criptografía con Python - Parte 1: el problema a resolver, requerimientos y lectura del archivo de texto

    • Práctica 3: criptografía con Python - Parte 2: funciones auxiliares

    • Práctica 3: criptografía con Python - Parte 3: codificación y decodificación
  4. 4

    • Funciones y métodos para el procesamiento avanzado de strings

    • Introducción a las Expresiones Regulares

    • Expresiones Regulares: el módulo "re" y la función "fullmatch"

    • Expresiones Regulares: las funciones "sub" y "split"

    • Expresiones Regulares: las funciones "search", "findall" y "finditer"

    • Proyecto final: Procesamiento Natural del Lenguaje + Expresiones Regulares - Parte 1: contextualización y lectura de los datos

    • Proyecto final: Procesamiento Natural del Lenguaje + Expresiones Regulares - Parte 2: pre-procesamiento

    • Proyecto final: Procesamiento Natural del Lenguaje + Expresiones Regulares - Parte 3: "stop words" y palabras comunes

    • Proyecto final: Procesamiento Natural del Lenguaje + Expresiones Regulares - Parte 4: clasificación de sentimientos

    • Cierre del curso

Requisitos

  • Debes haber tomado el curso "Python Nivel Básico" (también disponible en la Academia)

Opiniones del curso

5 puntuación por estrellas

Excelente curso

Wilmer Aruquipa Coloma

Excelente, aprendí bastante. La didáctica es muy buena!!

Excelente, aprendí bastante. La didáctica es muy buena!!

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4 puntuación por estrellas

Felicitaciones

manel montiel mamely

Gracias Miguel y a tu equipo una vez m'as por un buen trabajo. Aguardamos expectantes el anunciado Python Nivel Avanzado en el que poder seguir profundizand...

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Gracias Miguel y a tu equipo una vez m'as por un buen trabajo. Aguardamos expectantes el anunciado Python Nivel Avanzado en el que poder seguir profundizando en este apasionante mundo de la programaci'on.

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5 puntuación por estrellas

Excelente curso

VICTOR HUGO ANGEL OCHOA

Los ejercicios de ejemplo son muy buenos, especialmente los relacionados con las expresiones regulares. Me gusto mucho el curso. Sigo con el avanzado. Gracia...

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Los ejercicios de ejemplo son muy buenos, especialmente los relacionados con las expresiones regulares. Me gusto mucho el curso. Sigo con el avanzado. Gracias Miguel, muy buen trabajo!

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Instructor

Fundador y creador de contenidos en Codificando Bits

Miguel Sotaquirá

Soy Ingeniero Electrónico y tengo una Maestría en esta área, así como un Doctorado en Bioingeniería. Durante 15 años he sido profesor e investigador de varias universidades de Colombia, y desde el año 2017 me he convertido en un apasionado por el Machine Learning, el Deep Learning y la Ciencia de Datos. De hecho durante mi tesis doctoral explore temas de Machine Learning y algo de Deep Learning (que aún no estaba en auge!) para el análisis de imágenes médicas. En la actualidad me dedico por completo a divulgar contenido en mi canal de YouTube y a brindar asesoría y formación a personas y empresas en estos temas.