Curso Python

Curso de Python 3, de la A a la Z

Aprende Python 3 como un profesional empezando por las bases hasta programar tus propios algoritmos o juegos completos.

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INFORMACIÓN SOBRE EL CURSO

QUE VAMOS A APRENDER

Cómo sacarle el máximo provecho

Tanto a los Notebooks de Google Colab como a crear ficheros y módulos en scripts .py.

Aprender las funcionalidades avanzadas

funcionalidades avanzadas de Python como los módulos de tratamiento de ficheros o los formatos de timestamps.

Entender conceptos avanzados

Entender los conceptos más avanzados de programación, como los decoradores.

Tener un conocimiento funcional

Tener un conocimiento 100% funcional de Python, desde las bases de la programación hasta los aspectos más avanzados.

Tipos de datos y estructuras

Tipos de datos básicos y estructuras de datos que tienes disponibles en Python, incluidas las listas, diccionarios, tuplas o arrays.

Un proyecto final

Crear un proyecto final de programación: ¡El juego del Scrabble en Python!

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CÓMO ES NUESTRO CURSO DE PYTHON 3

Este es el curso más completo, pero manteniendo la simplicidad para que aprender una tecnología como Python sea accesible para todos los estudiantes. Ya sea que nunca hayas programado antes, o bien ya conozcas la sintaxis básica o tal vez quieras aprender sobre las funciones avanzadas de Python, ¡este curso es sin duda para ti! En este curso te enseñaremos Python 3 desde lo más básico hasta convertirte en un experto capaz de programar lo que quieras.

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En este curso te enseñaremos Python 3 desde lo más básico hasta convertirte en un experto capaz de programar lo que quieras.
Y es que Python es el lenguaje de programación ideal para iniciarte en el mundo del Machine Learning y del Data Science.
¡Con más de 300 clases, 50 tareas de ejercicios y más de 50 horas de vídeo, este curso integral no dejará ningún concepto sin tratar!

Aprende a usar Python para tareas del mundo real, como trabajar con archivos y ficheros de texto, leer archivos CSV o JSON, crear estructuras de datos, cargar y representar los datos necesarios para un análisis exploratorio en Data Science y mucho más.