Cursos de Python

587 Cursos

Introduction to Python for AI Programmers

Introducción a Python para Programadores de IA Empieza a programar con Python y aprovecha el poder de sus extensas bibliotecas y scripts de automatización para resolver problemas complejos de manera eficiente. Categorías: Cursos de Inteligencia Artificial, Cursos de Python, Cursos de programación orientada a objetos
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Introduction to Neural Networks with TensorFlow

Introducción a las Redes Neuronales con TensorFlow | Udacity Domina los conceptos básicos de las redes neuronales utilizando Python y TensorFlow, y aplica tus conocimientos para construir un clasificador de imágenes funcional. Este curso te guía a través del entrenamiento de un modelo de aprendizaje profundo en un conjunto de datos de imágenes y.
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provider Udacity
pricing Paid Course
duration 3 weeks, 5-6 hours a week
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Introduction to Neural Networks with PyTorch

Aprenda los fundamentos de las redes neuronales con Python y PyTorch, y luego use sus nuevas habilidades para crear su propio clasificador de imágenes: una aplicación que primero entrenará un modelo de aprendizaje profundo en un conjunto de datos de imágenes y luego usará el modelo entrenado para clasificar nuevas imágenes. Universidad: Udacity.
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provider Udacity
pricing Paid Course
duration 4 weeks, 4-5 hours a week
sessions On-Demand

Data Mining for Smart Cities

Minería de Datos para Ciudades Inteligentes | Universidad Estatal de Arizona | Coursera El Internet de las cosas (IoT) se ha convertido en un componente significativo de la vida urbana, dando lugar a las "ciudades inteligentes." Estas ciudades inteligentes tienen como objetivo transformar los conglomerados urbanos actuales en espacios habitables.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 63 hours
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Machine learning in Python with scikit-learn

Aprendizaje Automático en Python con scikit-learn La modelización predictiva es un pilar de la ciencia de datos moderna. En este campo, scikit-learn es una herramienta central: es fácilmente accesible y a la vez poderosa, y se integra en un ecosistema más amplio de herramientas de ciencia de datos basadas en el lenguaje de programación Python. Est.
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provider France Université Numerique
pricing Free Online Course
duration 36 hours
sessions On-Demand

Apprivoiser l’apprentissage automatique

Dominar el Aprendizaje Automático El objetivo principal del MOOC Dominar el Aprendizaje Automático es presentar los conceptos importantes de manera simplificada, y luego practicarlos mediante 7 tutoriales en Python en la aplicación en línea Colab accesible gratuitamente. El nivel teórico está ajustado para enfatizar los principios de los métodos p.
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provider edX
pricing Free Online Course (Audit)
duration 7 weeks, 2-3 hours a week
sessions On-Demand

ETL pipelines con Python: recopila datos de Spotify

ETL pipelines con Python: recopila datos de Spotify - Coursera Este Proyecto Guiado ETL pipelines con Python: recopila datos de Spotify es ideal para aquellos apasionados por descubrir los secretos musicales ocultos en la vasta biblioteca de Spotify. En este curso basado en proyectos de 1.5 horas de duración, aprenderás cómo: Extraer y tra.
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provider Coursera
pricing Paid Course
duration 2-3 hours
sessions On-Demand

Visualización de Datos - Gestión Empresarial

Data Visualization - Business Management Data visualization emerges as a powerful tool that transforms raw data into meaningful and visually compelling representations. It enhances communication and collaboration within organizations, facilitating the exchange of knowledge and findings between teams and departments. Instead of going thr.
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provider Coursera
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duration 26 hours
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Applied Python Data Engineering

Ingeniería de Datos Aplicada con Python Aprende a utilizar la ingeniería de datos para aprovechar los macrodatos en la estrategia empresarial, el análisis de datos, o el aprendizaje automático e inteligencia artificial. Al completar esta serie de cursos, te capacitarás con los conocimientos y la competencia necesarios para construir ca.
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provider Coursera  Specialization
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How Neural Networks Learn: Exploring Architecture, Gradient Descent, and Backpropagation

Cómo Aprenden las Redes Neuronales: Explorando Arquitectura, Descenso de Gradiente y Retropropagación Las redes neuronales impulsan muchas aplicaciones de inteligencia artificial hoy en día. Este curso te enseñará qué hay detrás de la magia: la dinámica del entrenamiento de redes neuronales, incluyendo la retropropagación, el descenso de gradien.
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Tu velocidad para dominar la profesión y tener éxito en este campo depende en gran medida del lenguaje de programación que comiences a aprender primero. Cómo elegirlo? Respondamos usando un curso de Python en Inteligencia Artificial como ejemplo.

Qué criterios deberías usar para elegir tu primer lenguaje?

Para que el aprendizaje progrese rápidamente, el lenguaje de programación debe tener una sintaxis sencilla. Es deseable que sea de alto nivel y flexible, entonces puedes experimentar con diferentes opciones para resolver el mismo problema.

Por supuesto, no se puede decir que la elección del primer lenguaje siempre determina cuán exitosa será la futura carrera del estudiante. Pero puede tener un gran impacto en el desarrollo profesional y en las habilidades de autoaprendizaje.

Incluso si hablamos de idiomas hablados, probablemente hayas escuchado la afirmación de que el idioma que una persona habla determina su pensamiento: “la cantidad de idiomas que conoces, la cantidad de veces que eres humano". Esta afirmación también es relevante para la programación. Ten en cuenta que esta habilidad a menudo se describe como una herramienta efectiva para desarrollar el pensamiento que enseña a las personas a resolver problemas de manera efectiva.

Al elegir el primer lenguaje, también se toman en cuenta los siguientes criterios:

Es difícil nombrar un lenguaje de programación ideal para aprender como primer lenguaje, pero Python definitivamente cumple con la mayoría de los criterios mencionados, lo que significa que se puede recomendar de manera segura a los principiantes.

Alcance de Python

Los lenguajes de scripting están ganando popularidad rápidamente estos días. Ya se utilizan para escribir software incluso con mayor frecuencia que los tradicionales sistemas. Python es compatible con todos los sistemas operativos y plataformas importantes. Aprenderás esta información en un curso de Python. Se utiliza activamente en ciencia, desarrollo web, Machine Learning, creación de juegos, efectos visuales complejos y más.

Comunidad, documentación técnica

El lenguaje Python ha reunido una gran comunidad de desarrolladores de todo el mundo que no solo se dedican a su estudio, sino también a su desarrollo. La base de documentación relacionada con Python es extensa y bien desarrollada, por lo que incluso un principiante no tendrá muchas dificultades para encontrar respuestas a casi todas las preguntas que surjan. También tiene suficientes bibliotecas estándar para todas las ocasiones, y existen aún más repositorios de código abierto.

Simplicidad

Dado que Python tiene una sintaxis simple, su código es fácil de leer y entender. Las declaraciones terminan al final de la línea y la estructura de bloques está determinada por la indentación.

Entre las características de Python, vale la pena destacar el uso de indentaciones que delimitan bloques de código. El correcto formateo está garantizado por el intérprete, lo que impide la creación de código ilegible. Así que si en otros lenguajes de programación la indentación es una “letra” y un arte, entonces en Python es uno de los componentes de la sintaxis.

Fortalezas y Debilidades de Python

Ya hemos señalado algunas de las ventajas de un curso de certificación de Python, ahora proponemos compararlas con las desventajas para evaluar objetivamente el lenguaje como el primero a aprender.

Ventajas

  1. Fácil de aprender.

  2. Lacónico.

  3. Sintaxis fácil de entender.

  4. Interpretabilidad.

  5. Amplio alcance de uso.

  6. Demanda.

  7. Tipificación dinámica.

  8. Gran número de bibliotecas.

  9. Muchos documentos técnicos y materiales de formación.

  10. Plataforma cruzada.

Desventajas

  1. Velocidad de ejecución del programa lenta: Como los lenguajes con tipificación dinámica ejecutan código línea por línea, esto hace que sea difícil desarrollar software que requiera un alto rendimiento. Sin embargo, la productividad del programador aumenta, lo que puede considerarse una especie de compensación.

  2. Los programas escritos en Python requieren mucha memoria.

  3. Dado que no hay chequeo durante la compilación, a veces ocurren errores al ejecutar el código. Debido a esto, se requiere una prueba de calidad muy alta antes del lanzamiento de la producción.

Conclusión

Python es un lenguaje claro, fácil de aprender, universal, en demanda y prometedor. A pesar de la presencia de ciertas desventajas, sus ventajas superan significativamente todas las desventajas, especialmente cuando se trata de programadores novatos. Por eso un curso de python online de AI Education es una gran elección para comenzar tu carrera en IT!