Fundamentos de python para Data Science.

OBJETIVOS:

• Conocer las caracteristicas principales del lenguaje para que nos permitan crear aplicaciones en Python.
• Trabajar con listas, tuplas, diccionarios, conjuntos como medios de almacenamiento temporal.
• Crear funciones para optimizar el codigo de nuestra aplicación.

CONTENIDOS:

1. Instalación del entorno de desarrollo.
   1. Historia del lenguaje.
   2. Instalación de anaconda.
   3. Aprendiendo a trabajar con Jupyter Notebook.
   4. Primer programa en Python.
   5. Reglas de codificación.
2. Variables, tipos de datos.
   1. Declaración de variables.
   2. Constantes.
   3. Conversión de tipos de datos.
   4. Listas.
   5. Tuplas.
   6. Conjuntos.
   7. Diccionarios.
   8. Operadores logicos.
   9. Operadores matematicos.
   10. Operadores relacionales.
3. Estructuras condicionales , repetitivas.
   1. Estructura if.
   2. Estructura while.
   3. Estructura for.
4. Fuciones.
   1. Sin parametros.
   2. Parametrizadas.
   3. Parametros infinitos.
   4. Modulos.
5. Manejo de archivos.
   1. Lectura.
   2. Escritura.
6. DataFrames.
   1. Que son los DataFrames, operaciones básicas.
   2. Leyendo DataFrames.
   3. Indexando un DataFrame.
   4. Ordenando un DataFrame.
   5. Combinando DataFrame.
   6. Agregando Datos.
   7. Graficando datos con Matplotlib.
7. Expresiones Regulares.
   1. Que son las expresiones regulares.
   2. Usando expresiones regulares.