Programación en Python para Arquitectura de Datos

Introducción a Python, instalación y entorno de desarrollo. Conceptos básicos de sintaxis, variables y tipos de datos.

• Antecedentes y situación actual. Fundamentos del lenguaje de programación
• Instalación y entorno de trabajo. Google Colaborati
• Semántica en Python: Variables y Objetos. Tipo de Datos y asignaciones simples

Manejo de operadores aritméticos, lógicos y de comparación. Entrada y salida de datos. Estructura de datos: Listas, Tuplas, Diccionarios

• Operadores de comparación. Creación y modificación de listas
• Tuplas y operaciones comunes en secuencia. Operaciones con Conjuntos
• Cadenas y Diccionarios

Métodos en Diccionarios y Estructuras de Control

• Métodos de diccionarios
• Introducción a las estructuras de control: for, if, else, elif
• Sentencia for con else. Sentencia else en bucles while y for. Control con break y continue

Metodologías de modelamiento CRISP Y SEMMA

• Metodologías de modelamiento CRISP Y SEMMA
• Importación de módulos para Machine Learning (ML)
• Manejo de librerías NumPy y Panda

Manejo de datos estructurados, análisis descriptivo y visualización

• Implementación de funciones para la manipulación de datos I
• Implementación de funciones para la manipulación de datos II
• Visualización de datos

Introducción a la implementación de modelos Machine Learning

• Fundamentos y objetivos del ML
• Modelos de aprendizaje supervisado
• Despliegue y consideraciones prácticas