Resumen
This course features Coursera Coach! A smarter way to learn with interactive, real-time conversations that help you test your knowledge, challenge assumptions, and deepen your understanding as you progress through the course.
This course provides a comprehensive foundation in Python programming and data science, essential for building AI applications. You will gain hands-on experience in Python fundamentals, explore essential data science tools like NumPy and Pandas, and develop an understanding of core machine learning concepts.
Throughout the course, you’ll progress step by step, starting with Python basics such as control flow, functions, and data structures, then moving on to more advanced topics like object-oriented programming (OOP), data science libraries, and visualization tools. The course integrates interactive exercises to deepen your understanding, with real-world projects to apply what you've learned.
The course is designed to be approachable for beginners, with no prior experience required. As you advance, you’ll build practical skills and a portfolio of projects, including Python applications, web apps, data analysis, and more.
This hands-on approach ensures that you’ll not only learn but also apply the concepts to real-world AI challenges. By the end of the course, you will be able to write Python programs, manipulate data with libraries like Pandas, use statistical and machine learning techniques, and build data-driven applications to solve real-world problems.
Programa
- Fundamentos de Programación en Python para Inteligencia Artificial
En este módulo, profundizaremos en los fundamentos de la programación en Python, con un enfoque en el conocimiento básico necesario para el desarrollo de IA. Aprenderás la sintaxis esencial de Python, control de flujo, funciones y estructuras de datos. El módulo también cubre la gestión de archivos y prácticas de codificación 'Pythonic', equipándote con habilidades prácticas para construir aplicaciones de IA.
- Elementos Esenciales de Ciencia de Datos para Inteligencia Artificial
En este módulo, presentaremos los conceptos clave de la ciencia de datos, esenciales para la inteligencia artificial. Explorarás bibliotecas como NumPy y Pandas para manipulación y análisis de datos, aprenderás cómo limpiar y preparar datos, y visualizar datos usando herramientas poderosas como Matplotlib y Seaborn. Al final del módulo, estarás listo para realizar un análisis exploratorio de datos en conjuntos de datos reales.
- Matemáticas para Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial
En este módulo, cubriremos las bases matemáticas esenciales para el aprendizaje automático y la IA. Explorarás álgebra lineal, cálculo, teoría de probabilidades y estadística, todas vitales para entender y optimizar los algoritmos de aprendizaje automático. El módulo también incluirá un proyecto práctico para aplicar estos conceptos en la construcción desde cero de un modelo de regresión lineal.
- Probabilidad y Estadística para Aprendizaje Automático e IA
En este módulo, profundizaremos en los métodos de probabilidad y estadística utilizados en el aprendizaje automático para hacer predicciones y sacar conclusiones. Aprenderás a aplicar distribuciones de probabilidad, realizar pruebas de hipótesis y analizar relaciones de datos. El módulo también incluye un proyecto donde analizarás datos del mundo real usando métodos estadísticos.
- Fundamentos de Python
En este módulo, introduciremos los fundamentos de la programación en Python, comenzando con sintaxis sencilla y avanzando hasta la creación de programas interactivos. Aprenderás sobre variables, tipos de datos, bucles y funciones, mientras trabajas en proyectos prácticos como una calculadora, una herramienta de comparación de números y más.
- Python Intermedio
En este módulo, profundizaremos en conceptos intermedios de Python, mejorando tus habilidades en el desarrollo de aplicaciones. Trabajarás con estructuras de datos avanzadas, manejo de errores, manipulación de archivos y bibliotecas externas, aplicando tu conocimiento a proyectos como un gestor de calificaciones de estudiantes y una aplicación de agenda de contactos.
- Trabajo con Datos
En este módulo, exploraremos cómo trabajar con datos utilizando las capacidades de manejo de archivos y técnicas de scraping web de Python. Desarrollarás proyectos como una app de clima, un temporizador de cuenta regresiva de eventos y un rastreador de precios de acciones, ganando experiencia práctica en lectura, escritura y procesamiento de datos del mundo real.
- Programación Orientada a Objetos
En este módulo, nos centraremos en los principios de programación orientada a objetos (OOP), incluyendo clases, herencia, polimorfismo y encapsulación. Construirás aplicaciones del mundo real como un simulador de cuentas bancarias, un sistema de gestión de bibliotecas y una mini ATM, mientras dominas los conceptos de OOP.
- Programación de Interfaces Gráficas de Usuario (GUI)
En este módulo, introduciremos la programación de interfaces gráficas de usuario (GUI) usando la biblioteca Tkinter de Python. Aprenderás a construir aplicaciones interactivas, incluyendo un contador de clics, un calculador de IMC y una aplicación de lista de tareas pendientes, y finalizarás el módulo con un proyecto completo de un rastreador de gastos.
- Desarrollo Web con Python
En este módulo, profundizaremos en el desarrollo web con Python usando Flask. Aprenderás a construir aplicaciones web desde cero, manejar la entrada de usuarios con formularios e integrar bases de datos. Al final del módulo, desplegarás tus proyectos en la web, incluyendo un sitio web de portafolio personal.
- Fundamentos de Ciencia de Datos
En este módulo, nos enfocaremos en los fundamentos de la ciencia de datos, enseñándote a trabajar con bibliotecas como NumPy, Pandas y Matplotlib. Construirás proyectos como un rastreador de precios de acciones y un tablero COVID-19, usando técnicas de análisis de datos para rastrear y visualizar tendencias.
Impartido por
Packt - Course Instructors
Materias
Data Science
