Curso de Python Código: 1195

Name: Curso de Python
Start: 2026-06-09
Location: Cursos Online en Vivo - VideoConferencia Zoom

Curso de Python

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Valor del curso

G 249.000

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Fecha - Horario

Fecha de inicio

Martes 9 de junio

Fecha de Fin

martes 30 de junio

Días

El curso se dicta los días martes en el horario de 19 a 22 hs.

Duración

12hs. ( en 4 clase/s)

Sede

Online en Vivo - Zoom

Profesor

Hernán Flores

Descripción

Curso de Python

Python es un lenguaje fácil de entender, ideal para principiantes que buscan iniciarse en la programación. Te permitirá desarrollar habilidades para resolver problemas de forma creativa y eficiente, convirtiéndose en una herramienta esencial para destacar profesionalmente.

Gracias a su flexibilidad, Python tiene aplicaciones en áreas clave como desarrollo web, análisis de datos, inteligencia artificial, automatización y ciberseguridad. Su importancia en el mundo tecnológico lo hace indispensable para quienes buscan avanzar en sus carreras.

En el Curso de Python aprenderás a aplicarlo en proyectos reales, construyendo una base sólida para aprovechar todas sus oportunidades.

Contenido

CURSO DE PYTHON

Contenido y temáticas incluidas en el curso:

Modulo: Presentación de recursos y metodología de trabajo.

Presentación de la cursada, consulta de objetivos de los estudiantes por parte del docente.

Instalación y configuración de Python, introducción a IDLE. Jupyter Notebook

Variables, reglas para nombrar Variables, tipos de datos, cadenas de caracteres, indexación, recibiendo datos del usuario, operadores, operadores Aritméticos, operadores lógicos, operadores relacionales, operadores de asignación, sentencias condicionales y comentarios.

Conceptos de librerías, instalación y configuración.

Modulo: Trabajo con datos - ETL “Extracción, transformación y carga”, pre – procesamiento y depuración.

Que es E.T.L, su aplicabilidad en Python, migración y limpieza de datos.

Instalación y configuración de librerías como Pandas y Numpy, para procesar Data Frame y Arrays.

Generar listas, remover un elemento, cambiar un elemento, métodos de las listas, tuplas, acceder a un elemento, diccionarios, acceder a un valor, añadir y modificar, remover, ciclos For – Range - Ciclos sobre Iterables - Ciclos While. Funciones, archivos, importaciones, errores y excepciones.

Operaciones matemáticas con Arrays. Ordenamiento de datos, concatenación

Conceptos de migración de datos dentro de entorno Cloud.

Modulo: Análisis e Interpretación de datos, gráficos de estadística dentro de Python.

Instalación y configuración de librerías como Matplotlib y Seaborn.

Visualización de los gráficos, creación de figura, lineplots (Gráfico Lineal), barplots (Gráfico de Barras), Piecharts, Lineplots (Gráfico Lineal), barplots (Gráfico de Barras), piecharts, histogramas, boxplots, Scatterplot ((Diagrama de dispersión)), sublplotstogramas, boxplots, scatterplot ((Diagrama de dispersión)), sublplot

Modulo: Practica y repaso de conceptos aprendidos - Introducción a Machine Learning.

Practica virtual, integración de dataframe dentro de Python, selección y uso de librerías de dependencia para su resolución.

Limpieza y depuración de base de datos integrada.

Creación de matriz de datos, pivot del datafreme.

Confección de una gráfica de varianza, correlatividad.

Introducción a Machine Learning. Introducción al procesamiento de bases de datos para Machine Learning.

Modulo: Machine Learning - Librerias Scikit – Learm, Tesor Flow, Xgboost, Ligthgbm.

Descarga, instalación y configuración de librerías par Machine L.

Análisis de correlación de datos, técnicas de validación de datos.

Introducción a Metaclasificadores, con Bootstrapping:

• Métodos adaptativos,

• Gradientes

• Realización de practica virtualizada.

Módulo: Profundización de conceptos sobre Machine Learning - Google Colab.

Aprendizaje Supervisado, No Supervisado y Por Refuerzo.

K-means algoritmo de clustering en Python.

Realización de un proyecto en clase.

Módulo: Creación de interfaces graficas con Python.

Descarga, instalación y configuración de librerías: Tkinter, WxPython, PyQt y PyGtk.

Python tkinter .

Introducción y primer ventana.

Posicionando controles en una ventana.

Python tkinter.

Ejemplo práctico – Combobox, Messagebox.

Treeview en Python - Creando una vista de tabla o GridView

Objetivos

CURSO DE PYTHON

Objetivos del curso:

• Comprenderás la sintaxis básica, variables, estructuras de control (condicionales y bucles) y funciones.

• Aprenderás a escribir y manipular archivos (texto, JSON, CSV, etc.).

• Conocerás sobre la Limpieza de datos, procesos de E.T.L, depuración y presentación.

Al finalizar este curso, vas a saber:

• Cómo instalar y configurar Python y herramientas como Jupyter Notebook.

• Qué son las variables, operadores y tipos de datos en Python.

• Cuáles son las etapas de ETL y su implementación en Python.

• Cómo trabajar con listas, tuplas, diccionarios y ciclos de forma eficiente.

• Qué librerías usar para crear gráficos estadísticos en Python.

• Cómo desarrollar proyectos básicos de Machine Learning en Python.

• Cuáles son los algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado más comunes.

• Cómo diseñar interfaces gráficas utilizando Tkinter y PyQt.

Destinatarios

CURSO DE PYTHON

Destinatarios de cursos:

El Curso de Python se encuentra abierto a toda la comunidad y no requiere conocimientos previos. Está dirigido a personas sin experiencia previa en programación que deseen iniciarse en este campo, así como para quienes desarrollan proyectos académicos de investigación o análisis de datos.

Todos los Alumnos deberán tener el 75% de asistencia al curso para recibir el Certificado de realización del mismo.

Cronograma

Cronograma de cursada (4 clases)

Clase - Martes 9 de Junio de 2026 de 19:00 hs. a 22:00 hs.
Clase - Martes 16 de Junio de 2026 de 19:00 hs. a 22:00 hs.
Clase - Martes 23 de Junio de 2026 de 19:00 hs. a 22:00 hs.
Clase - Martes 30 de Junio de 2026 de 19:00 hs. a 22:00 hs.

Certificado

Se entrega certificado de asistencia a todos los alumnos que cumplan con el porcentaje mínimo de asistencia

Valor del curso

G 249.000

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