Programa del Curso

Introducción

  • Versatilidad de Python: desde el análisis de datos hasta el rastreo web

Python estructuras de datos y operaciones

  • Enteros y flotadores
  • Cadenas y bytes
  • Tuplas y listas
  • Diccionarios y diccionarios ordenados
  • Conjuntos y conjuntos congelados
  • Marco de datos (pandas)
  • Conversiones

Programación orientada a objetos con Python

  • Herencia
  • Polimorfismo
  • Clases estáticas
  • Funciones estáticas
  • Decoradores
  • Otro

Análisis de datos con pandas

  • Limpieza de datos
  • Usando datos vectorizados en pandas
  • Disputa de datos
  • Clasificación y filtrado de datos
  • Operaciones agregadas
  • Analizando series de tiempo

Visualización de datos

  • Trazando diagramas con matplotlib
  • Usando matplotlib dentro de los pandas
  • Creando diagramas de calidad
  • Visualización de datos en cuadernos Jupyter
  • Otras bibliotecas de visualización en Python

Vectorizar datos en Numpy

  • Creando matrices Numpy
  • Operaciones comunes en matrices
  • Usando ufuncs
  • Vistas y difusión en matrices Numpy
  • Optimizando el rendimiento evitando bucles
  • Optimizando el rendimiento con cProfile

​​​​Procesamiento de Big Data con Python

  • Crear y soportar aplicaciones distribuidas con Python
  • Almacenamiento de datos: trabajando con bases de datos SQL y NoSQL
  • Procesamiento distribuido con Hadoop y Spark
  • Escalando tus aplicaciones

Python para las finanzas

  • Paquetes, bibliotecas y API para procesamiento financiero
    • Zipline
    • PyAlgoTrade
    • Pybacktest
    • quantlib
    • API de Python

Extendiendo Python (y viceversa) con otros idiomas

  • DO#
  • Java
  • C ++
  • Perl
  • Otros

Programación multiproceso de Python

  • Módulos
  • Sincronizando
  • Priorizar

Programación de IU con Python

  • Opciones de marco para construir GUI en Python
    • Tkinter
    • Pyqt

Python para guiones de mantenimiento

  • Levantando y atrapando excepciones correctamente
  • Organizar código en módulos y paquetes
  • Comprender las tablas de símbolos y acceder a ellas en el código
  • Escogiendo un marco de prueba y aplicando TDD en Python

Python para la web

  • Paquetes para procesamiento web
  • Rastreo web
  • Análisis de HTML y XML
  • Rellenar formularios web automáticamente

Observaciones finales

Requerimientos

  • Experiencia de programación de principiante a intermedio
  • Conocimiento de matemáticas y estadística
  • Conocimiento de conceptos de bases de datos
 28 horas

Número de participantes



Precio por participante

Testimonios (4)

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