Sem título

Página 1

"Python para Ciencia de Datos, IA y Desarrollo"

Introducción al curso

Fundamentos de Python para ciencia de datos, IA y desarrollo

Módulos del curso

Módulo 1: Fundamentos de Python

Datos, Variables, Operaciones con cadenas

Módulo 2: Estructura de datos en Python

Listas, Tuplas, Diccionarios, Conjuntos

Módulo 3: Fundamentos de programación en Python

Condicionales, Bucles, Métodos, Funciones, Objetos, Clases

Módulo 4: Trabajo con datos en Python

Cargar datos con librerías de Python

Librerías populares: NumPy y Pandas

Interfaces de programación de aplicaciones (API)

Proyecto: Obtener y trabajar con un conjunto de datos de la vida real

Utilización de Python para análisis de datos y IA

Análisis de Datos

Librerías: NumPy, Pandas

Operaciones matemáticas y estadísticas

Filtrar y transformar datos

Visualización y gráficos interactivos: Matplotlib, Seaborn

Inteligencia Artificial

Librerías: TensorFlow, scikit-learn

Algoritmos y herramientas para entrenamiento de modelos

Deep Learning: Keras, PyTorch

Construcción y entrenamiento de redes neuronales profundas

Procesamiento de imágenes