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Descripción del curso
Detalles
Dirigido a:
Personas interesadas en realizar un Curso de Python Big Data- Programación.
Comentarios:
Python se ha convertido en uno de los lenguajes más utilizados en el análisis de información. Mediante este curso especializado los alumnos serán capaces de utilizar este lenguaje en el análisis de información.
Temario:
Módulo 1.Comezando con Phyton 2 Hora
- Visión General de Phyton.
- Ejecución de Scripts en Windows/UNIX.
- Entornos de desarrollo en Python.
- Uso de Variables.
- Palabas reservadas, Cadenas y Literales.
- Funciones.
- Operadores Matemáticos y Expresiones.
- Escribir en pantalla.
- Control de Flujo.
- Parámetros de line de comandos.
Módulo 2. Secuencias y Operaciones con Archivos.
- Listas y Tuplas.
- Indexar y particionar.
- Operará con Secuencias.
- Funciones para todas las secuencias.
- Usar enumerador ().
- Operadores y palabras reservadas para secuencias.
- Función xRange().
- Compresión de listas.
- Generador de Expresiones.
- Diccionario y conjuntos.
Módulo 3. Funciones, ordenación, errores y manejo de excepciones 3 Horas
- Funciones, parámetros de funciones
- Variables globales, ámbito de las variables y devolución de valores
- Ordenaciones, claves alternas, aosr,funciones lambda, ordenación de colecciones, ordenación de diccionario, ordenación de listas “In place”
- Errores y manejo de excepciones, manejo de múltiples excepciones
- Jerarquía de excepciones, uso de módulos, declaraciones de importaciones, formas de instalación de paquetes.
Módulo 4. Expresiones y programación orientada a objetos en Python 3 Horas
- Módulo Sys, Interpretar información, STDIO, ejecutar programas
- Directorios y nombres de archivos recorrer directorios, paths
- Funciones matemáticas, números aleatorios, echas y horas, archivos zip
- Introducción a las clases en Python,definición de clases, inicializar,instanciar métodos, propiedades, métodos y datos de clases, métodos estáticos, métodos privados y herencia, alias y expresiones regulares
Módulo 5. Organización de proyectos, debug y uso de Bases de Datos 2 Horas.
- Debugging, test unitario, estructura de Proyecto uso de paquetes, Creación de la estructura de proyecto, directorio de proyecto, estructura de directorios, probar configuración, uso de la estructura de proyecto.
- Creación de base de datos, operaciones con base de datos, creación de un objeto de base de datos.
Módulo 6. Uso de Python en Machine Learning 5 Horas
- Introducción a Machine Learning, área de implementación, ¿Por qué Python?, Principales Clases de Algoritmos.
- Aprendizaje supervisado y no supervisado, aprendizaje NumPy, aprendizaje Scipy, representación usando Matpotlib.
- Problemas de Clasificación.
- Problemas de Clusterización.
Módulo 7. Hadoop y Python 3 Horas
- Ecosistema Hadoop
- Comprendiendo MapReduce
- MapReduce con Phyton
- PIG, Escribir un PIG UDF con Python
- HIVE, Escribir un HIVE UDF con Python
- Conceptos básicos de Pydoop y MRjob
Duración:
20 horas...
Personas interesadas en realizar un Curso de Python Big Data- Programación.
Comentarios:
Python se ha convertido en uno de los lenguajes más utilizados en el análisis de información. Mediante este curso especializado los alumnos serán capaces de utilizar este lenguaje en el análisis de información.
Temario:
Módulo 1.Comezando con Phyton 2 Hora
- Visión General de Phyton.
- Ejecución de Scripts en Windows/UNIX.
- Entornos de desarrollo en Python.
- Uso de Variables.
- Palabas reservadas, Cadenas y Literales.
- Funciones.
- Operadores Matemáticos y Expresiones.
- Escribir en pantalla.
- Control de Flujo.
- Parámetros de line de comandos.
Módulo 2. Secuencias y Operaciones con Archivos.
- Listas y Tuplas.
- Indexar y particionar.
- Operará con Secuencias.
- Funciones para todas las secuencias.
- Usar enumerador ().
- Operadores y palabras reservadas para secuencias.
- Función xRange().
- Compresión de listas.
- Generador de Expresiones.
- Diccionario y conjuntos.
Módulo 3. Funciones, ordenación, errores y manejo de excepciones 3 Horas
- Funciones, parámetros de funciones
- Variables globales, ámbito de las variables y devolución de valores
- Ordenaciones, claves alternas, aosr,funciones lambda, ordenación de colecciones, ordenación de diccionario, ordenación de listas “In place”
- Errores y manejo de excepciones, manejo de múltiples excepciones
- Jerarquía de excepciones, uso de módulos, declaraciones de importaciones, formas de instalación de paquetes.
Módulo 4. Expresiones y programación orientada a objetos en Python 3 Horas
- Módulo Sys, Interpretar información, STDIO, ejecutar programas
- Directorios y nombres de archivos recorrer directorios, paths
- Funciones matemáticas, números aleatorios, echas y horas, archivos zip
- Introducción a las clases en Python,definición de clases, inicializar,instanciar métodos, propiedades, métodos y datos de clases, métodos estáticos, métodos privados y herencia, alias y expresiones regulares
Módulo 5. Organización de proyectos, debug y uso de Bases de Datos 2 Horas.
- Debugging, test unitario, estructura de Proyecto uso de paquetes, Creación de la estructura de proyecto, directorio de proyecto, estructura de directorios, probar configuración, uso de la estructura de proyecto.
- Creación de base de datos, operaciones con base de datos, creación de un objeto de base de datos.
Módulo 6. Uso de Python en Machine Learning 5 Horas
- Introducción a Machine Learning, área de implementación, ¿Por qué Python?, Principales Clases de Algoritmos.
- Aprendizaje supervisado y no supervisado, aprendizaje NumPy, aprendizaje Scipy, representación usando Matpotlib.
- Problemas de Clasificación.
- Problemas de Clusterización.
Módulo 7. Hadoop y Python 3 Horas
- Ecosistema Hadoop
- Comprendiendo MapReduce
- MapReduce con Phyton
- PIG, Escribir un PIG UDF con Python
- HIVE, Escribir un HIVE UDF con Python
- Conceptos básicos de Pydoop y MRjob
Duración:
20 horas
Sede principal del centro
Madrid: Serrano, 43 - 28001 - Madrid- Madrid: Serrano, 43 - 28001 - Madrid
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