Descripción general del curso:
El conocimiento se concreta en datos, y los datos tienen valor de mercado. Las redes sociales, las empresas de encuestas y de marketing, cualquier negocio grande o pequeño, trabaja con datos, y esos datos tienen valor. Se pueden comprar para mejorar una campaña publicitaria, y se pueden vender al mejor postor. Es decir, los datos se trafican. Sin embargo, los datos por sí solos no son tan valiosos como lo son si están eficientemente almacenados y organizados, de manera que se pueda acceder a ellos con facilidad y con seguridad. Este valor agregado se logra implementando bases de datos (BD), estructuras de almacenamiento eficientes, seguras, que pueden gestionarse computacionalmente. SQL es el lenguaje preferido para gestionar BD. Así, pues, es necesario saber programar en SQL para aprovechar la sostenida y creciente oferta laboral en este campo de las BD.
No obstante, no es suficiente saber SQL para lograr ese objetivo laboral. Tan importante como saber SQL es aprender de BD. Si uno aprende Python, o R, puede exitosamente escribir programas en esos lenguajes sin otro requerimiento. Pero por mucho que sepa de SQL, si lo aplica a una BD mal diseñada obtendrá resultados poco útiles. El aprendizaje de SQL debe necesariamente ir aparejado con aprender qué es una BD eficientemente diseñada, y cómo rediseñarla si fuere necesario. Encontrarán muchos cursos que enseñan SQL pero omiten hablar de BD. Estos cursos ofrecen la mitad de la solución. Convencidos de que esta es una omisión muy relevante, en hemos creado este curso con el doble propósito de enseñar SQL y el diseño de BD. En resumen, tienen dos cursos en uno.
El curso se divide en dos secciones mayores. La primera está dedicada casi exclusivamente al lenguaje SQL. Cómo recuperar la información que necesitamos de una tabla y cómo crear nuevas tablas de datos y poblarlas con información. En esta sección se trabaja con una única tabla. La segunda sección se dedica a bases de datos relacionales. Se enseña cómo diseñar una base de datos eficiente minimizando la redundancia y la dependencia funcional de información. Y también se introducen varios comandos no vistos previamente debido a que operan con más de una tabla.
Numerosos ejercicios distribuídos a lo largo del curso les servirán para fijar lo aprendido. Y al final, un proyecto guiado les permitirá poner en práctica todo lo aprendido. En este proyecto diseñarán una base de datos y aplicarán SQL para gestionarla mediante consultas.
Por conveniencia didáctica se emplea SQLite como sistema de gestión, pero la presentación facilita la migración a otros sistemas de gestión de BD.
Contenidos
Módulo 1 Presentación de SQL y SQLiteStudio
¿Qué es SQL?
Sistemas de gestión de bases de datos relacionales
Variantes de SQL
Operación interna de SQL
SQLite
SQLiteStudio
Módulo 2 Operar con SQL
Datos y tablas de datos
La sintaxis SQL
Nomenclatura
Cuestiones de estilo
Categorías de sentencias
Sentencias con SELECT
SELECT con expresiones
Cláusula LIMIT
Cláusula DISTINCT
Cláusula WHERE
Cláusula ORDER BY.
Funciones de agregación
La función COUNT()
Cláusula GROUP BY.
Cláusula HAVING
Funciones de cadenas
Inserción de comentarios
Ejercicios 1
Módulo 3 Crear una BD y poblarla con datos
Tipos de dato en SQLite
Operar en la interfaz de SQLiteStudio
Operar en el editor de SQLiteStudio
Restricciones (constraints)
Sentencias de manipulación de datos (DML)
Cláusula INSERT
Cláusula UPDATE
Cláusula DELETE
Cláusula ALTER TABLE
Cláusula DROP
Gestión de fechas y hora
Comandos transaccionales (TCL)
Ejercicios 2
Módulo 4 Diseño de bases de datos
Sistema de archivos o de ficheros
Tipos de bases de datos
BD relacionales
Diseño de una base de datos relacional
Entidades
Atributos
Relaciones o dependencias
Cardinalidad
Participación
Representación gráfica de relaciones entre entidades - Diagramas ER
Clave primaria (PRIMARY KEY)
Clave ajena (FOREIGN KEY)
De diagramas ER a esquemas relacionales
Normalización de una BD
Formas normales
Módulo 5 Operar con múltiples tablas
Operar con la BD chinook.db
Introducción a Lucid Chart
Crear el diagrama ER para chinook.db
Integridad referencial (referential integrity)
Consultar más de una tabla
El operador UNION
El operador INTERSECT
El operador EXCEPT
Cláusula JOIN
Cláusula INNER JOIN
Cláusula LEFT JOIN
Cláusula CROSS JOIN)
Self join
Subconsultas (subqueries)
Orden de ejecución de una consulta
Módulo 6 Tópicos avanzados
La sentencia PRAGMA
Cláusula VIEW
Cláusula WITH
Disparadores (TRIGGER)
La expresión CASE WHEN
Limitaciones de SQLite
- Profesor: Gustavo González Bonorino
- Estudiante: Myriam Elizabeth Aguilar
- Estudiante: María Josefina Borda
- Estudiante: Diego Debortoli
- Estudiante: Patrick Gado
- Estudiante: Neri Percy Sebastiam Gatica
- Estudiante: Dario Amilcar Godoy
- Estudiante: Joana Haedo
- Estudiante: Franco Alberto Icazatti
- Estudiante: Diego Molina Gomez
- Estudiante: Ruben Ariel Rui Abelenda
- Estudiante: juan jose villagra
- Estudiante Inactivo: Hugo Gomez
- Estudiante Inactivo: Emanuel Llanos
- Estudiante Inactivo: Victoria Nieto
- Estudiante Inactivo: bruno sanchez
Duración: 6 semanas Horas de curso: 96 horas |
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Destinatarios: Para quien desee aprender a programar en R, o simplemente utilizarlo en sus labores profesionales, este curso les dará el conocimiento necesario para hacerlo.
Modalidad: A distancia.
Requisitos: Se utiliza software de distribución libre y gratuita.
Este curso no requiere conocimientos previos de R. Se parte de cero y se construye conocimiento hasta un nivel intermedio avanzado. R no es un lenguaje difícil de aprender pero de todos modos requiere incorporar una cantidad importante de conceptos y de comandos propios de un lenguaje complejo.
Descripción general del curso:
R es el lenguaje ideal para trabajar en análisis y modelado estadístico. La compacidad de código y la versatilidad para procesar datos numéricos y categóricos son virtudes que lo colocan por sobre otros lenguajes en ese campo de aplicación. Por este motivo, aprender a programar en R es el primer paso hacia la Ciencia de Datos, un universo de aplicaciones en continua expansión. Para muchos empleos, programar en R agrega valor a sus antecedentes profesionales. R también opera en otros campos, como web scraping y análisis de datos espaciales, de lo cual se dan ejemplos hacia el final de este curso, pero en estos hay competencia.
Programación en R les enseñará a desarrollar sus propios scripts. Para ello se apoya en numerosos ejemplos, y especialmente en ejercicios de codificación que les invitan a ser protagonistas, ayudados por escuetas guías. De este modo, en seis semanas aprenderán programar en R.
Adicionalmente, un conjunto de scripts aplicados a problemas reales y detalladamente comentados, les guiará hacia un nivel intermedio alto de conocimiento de R, al tiempo que les impartirá las buenas prácticas de programación.
Un último módulo presenta una breve introducción a la aplicación de R en el manejo de datos espaciales, que podrá servir para encaminarles en ese tema.
Programa del curso
Primera Parte Conceptos fundamentales |
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Segunda Parte Aplicaciones |
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Dinámica de la cursada:
Este curso se desarrolla completamente en formato virtual con lo cual permite realizar la capacitación desde cualquier parte del país y de la región. De la misma forma, el formato habilita a que cada alumno ingrese a la plataforma en el momento y horario que le resulte más productivo, ya que el material queda subido a la misma y no existen restricciones de ingreso ni obligación de horarios o encuentros virtuales.
- Profesor: Gustavo González Bonorino
- Estudiante: Maria Betiana Angulo
- Estudiante: Bárbara Bueloni
- Estudiante: Ana Clara Cobas
- Estudiante: Carolina Colli
- Estudiante: Fausto Comba
- Estudiante: Ariadna D'Angelo
- Estudiante: Antonella Yael Diaz Casas
- Estudiante: WALTER EGLI
- Estudiante: Javier Elias Florentin
- Estudiante: Mariel Fusco
- Estudiante: Mayra Juanatey
- Estudiante: maximiliano lebedev
- Estudiante: Greta Martinez Ibarra
- Estudiante: Virginia Mellado
- Estudiante: virginia monayar
- Estudiante: Verónica Nercesian
- Estudiante: Claudia Mariela Nievas
- Estudiante: Tomas Nougues
- Estudiante: Elizabeth Veronica Peñalva
- Estudiante: Nelba Perez
- Estudiante: Lu Puppato
- Estudiante: Francisco Ricabarra
- Estudiante: Laura Rojas Flores
- Estudiante: Luis Saade
- Estudiante: Jesica Smud
- Estudiante: Patricio Martín Sobrero
- Estudiante: María de las Mercedes Sosa
- Estudiante: Georgina Squartini
- Estudiante: Laura Volkind
- Estudiante Inactivo: Martín Astarita
- Estudiante Inactivo: Mayra Belen Cortez
- Estudiante Inactivo: Iván Dario Delgado
- Estudiante Inactivo: Jorgelina Estevez
- Estudiante Inactivo: María Albina Pol
- Estudiante Inactivo: alejandro sanjose
- Estudiante Inactivo: Julian Urain
- Estudiante Inactivo: Mauro Yarte
En 2018 las publicaciones diarias buscando gerentes con conocimientos de Python crecieron un 80%. El aprendizaje de Python constituye un paso inicial para introducirse en la Ciencia de datos.
Duración: 6 semanas
El curso se extiende por seis semanas. En las primeras cuatro semanas se presenta todo el contenido. Las últimas dos semanas se emplean en repaso, puesta al día y desarrollo del Proyecto Personal, optativo. El Proyecto Personal brinda la oportunidad de desarrollar un tema de interés particular para el participante.
Destinatarios: La naturaleza multipropósito de Python, unido a la facilidad de aprendizaje, lo hacen atractivo tanto para jóvenes estudiantes como para profesionales formados. Este es un curso de introducción a Python que le llevará hasta un nivel intermedio de manejo del lenguaje. Quienes tengan nociones de Python, o provengan de otros lenguajes, también encontrarán material útil.
Nivel y requisitos
El nivel del curso es básico a intermedio. No se presupone conocimiento previo en Python ni en programacion en general
Requerimientos de computación:
Los programas que se emplean son poco exigentes en espacio físico en el disco duro y de uso de la memoria RAM. Una PC con procesador Intel i5, o de rango equivalente, es suficiente para trabajar sin dificultad.Se emplea software de acceso libre y gratuito.
Horas de curso: 60 horas
Descripción general del curso:
Python es un lenguaje de programación de alto nivel y multipropósito que opera mediante la interpretación de scripts y favorece una organización modular del código. Aclaremos esta definición. Alto nivel significa que tiene una sintaxis más cercana a la experiencia en lenguaje del usuario, en otras palabras, es más fácil de entender. El término interpretación se refiere a que el código, o script, es leido, interpretado y ejecutado línea por línea, sin pasar por una etapa de compilación, como es el caso de lenguajes como FORTRAN. Organización modular indica que un script puede dividirse en módulos independientes entre sí de tal manera que un determinado módulo puede ser reutilizado en otros scripts. Adicionalmente, Python es un lenguaje de acceso libre y gratuito.
Python es un lenguaje de programación estructurada y también un lenguaje de programación orientada a objetos. Este curso se enfoca en la programación estructurada.
¿En qué se usa Python?
- Minería de datos
- Aprendizaje automatizado
- Inteligencia artificial
- Desarrollo web
- Creación de juegos
- Creación de aplicaciones de escritorio
- Profesor: Gustavo González Bonorino
- Estudiante: Laura Solange Acosta
- Estudiante: Valeria Alvarez
- Estudiante: Rubén Eduardo Ambrusi
- Estudiante: J. Mario Ballesteros Prada
- Estudiante: Ramiro Nicolás Bazán Azargado
- Estudiante: Federico Javier Beron de la Puente
- Estudiante: Natalia Yudit Bravo
- Estudiante: Analia Bruna
- Estudiante: Luciano Ruben Brunetto
- Estudiante: Juan José Calmels
- Estudiante: Marcos Calova
- Estudiante: Matias Capurso
- Estudiante: Valentín Cochia
- Estudiante: Julia Concaro
- Estudiante: Paul Duque Padilla
- Estudiante: Martin Antonio Fernandez
- Estudiante: Adrian Figueroa
- Estudiante: Marcelo Isidro Figueroa
- Estudiante: Giuliana Guerendiain
- Estudiante: Pablo Lemos
- Estudiante: Ariel Michaluk
- Estudiante: Marcela Soledad Molina
- Estudiante: Eneas Morel
- Estudiante: Gabriel O. Musmeci
- Estudiante: Fabricio Matias Obregon
- Estudiante: Alejandro Gastón Paniagua
- Estudiante: Micaela Parra
- Estudiante: Marcos Pomarico
- Estudiante: Analisa Quiroga
- Estudiante: Elisa Ramis
- Estudiante: Sergio Ramos
- Estudiante: Diego Neri Ribero
- Estudiante: Lourdes Jazmin Riquelme
- Estudiante: Anabel Cecilia Rodriguez
- Estudiante: Ezequiel Rodriguez
- Estudiante: María Celeste Rodríguez
- Estudiante: ROMINA DEL VALLE RODRIGUEZ
- Estudiante: Lisandro Rojas
- Estudiante: María Sol Rossi Lopardo
- Estudiante: Damian Slep
- Estudiante: Diego Val
- Estudiante: WALTER DANIEL VILLAFAÑES
- Estudiante: Carlos Javier Villarraza
- Estudiante: Maria Paula Zappitelli
- Estudiante Inactivo: Mario Albertengo
- Estudiante Inactivo: Carlos Darío Alvarez
- Estudiante Inactivo: Diego Avila
- Estudiante Inactivo: Nahuel Alejandro Cabrera Armentano
- Estudiante Inactivo: Mayra Belen Cortez
- Estudiante Inactivo: Agustin Diaz
- Estudiante Inactivo: Alejandro Gallo
- Estudiante Inactivo: Carla Antonella Garcia Molina
- Estudiante Inactivo: NICOLAS GONZALEZ
- Estudiante Inactivo: sebastian herrera
- Estudiante Inactivo: maria belen leguizamon
- Estudiante Inactivo: Leticia Elizabeth Luque
- Estudiante Inactivo: Sergio Daniel Marcellino
- Estudiante Inactivo: Daniel Nieto
- Estudiante Inactivo: Juan Nelson Nuñez
- Estudiante Inactivo: MARCELO PEPENAL
- Estudiante Inactivo: Sofia Beatriz Perez Lujan
- Estudiante Inactivo: Julian Ponce
- Estudiante Inactivo: German Romero
- Estudiante Inactivo: Cindy Mailen Striebeck
- Estudiante Inactivo: Matias Zugasti
Modalidad y carga horaria El curso se extiende por cinco semanas, con una carga horaria total estimada en 60 horas. |
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El Proyecto Personal – actividad optativa — brinda la oportunidad de desarrollar un tema de interés particular para el participante
Duración: seis (5) semanas. La carga horaria total se estima en 60 horas, incluyendo el desarrollo de un Proyecto Personal.
Descripción:
Matemática, Física, Ingeniería y otras disciplinas requieren comprender conceptos abstractos y complejos. Conceptos que rara vez no sólo causan dolores de cabeza a los estudiantes, sino también a profesores desafiándose a sí mismos para proveer explicaciones claras y concisas. Manim es un paquete para Python creado por Grant Sanderson, el host del canal de youtube 3Blue1Brown, para animar y visualizar estos mismos conceptos. Provee métodos y objetos para crear lecciones animadas sobre geometría, álgebra lineal, cálculo, física, redes neuronales, mecánica, funciones paramétricas e implícitas tanto en 2D como en 3D, y más. En este curso aprenderás a manejar Manim, desde cero hasta animaciones complejas como las que se muestran en la presentación del curso.
Además, obtendrás una introducción guiada a GitHub, GitHub Desktop, control de versiones y entornos virtuales. Como bonus opcional se incluyen lecciones en paquetes y software gratuito adicional para complementar la experiencia en Manim. Entre ellos se encuentran Desmos, GeoGebra y Symbolab para complementar el toolkit matemático, y PyGlet para sumar interactividad a tus animaciones. Al final del curso tendrás la capacidad de continuar experimentando con este gran programa por tu cuenta y acceso a un repositorio de GitHub con decenas de ejemplos en diversos temas que serán explicados durante esta capacitación. Es una gran manera de mejorar tus habilidades de programación de una forma creativa y entretenida.
Objetivos: Aprender conceptos fundamentales de Manim y animación matemática en Python. Familiarizarse con GitHub, GitHub Desktop y bases de entornos virtuales. Finalmente, el objetivo es que puedas desarrollar una intuición sobre cómo animar con Manim en Python y adquirir un conjunto de herramientas para que puedas crear contenidos que te permitan complementar tus cursos o tus estudios. | ![]() |
Destinatarios y requerimientos: Este curso está diseñado para gente con un conocimiento básico del lenguaje de programación Python y capacidad de leer documentación oficial en inglés. Esto incluye familiaridad con la sintaxis, tipos y métodos básicos de Python como for loops y definición de funciones. Es recomendable tener conocimiento básico de Programación Orientada a Objetos (POO) y en Python, pero no es excluyente. Las bases de estos temas serán revisadas a lo largo del curso. Lo más importante es poseer curiosidad por aprender, experimentar y crear animaciones únicas.
Forma de evaluación: Se proveerá la opción de presentar un proyecto final con la simple consigna de demostrar conocimiento de las diversas técnicas enseñadas en una manera original. Este será evaluado, y en caso de aprobar, recibirá feedback y un certificado.
Ver contenidos y más información en: http://www.centroredes.org.ar/index.php/python-manim/
- Profesor: Augusto Gonzalez Bonorino
- Profesor: Gustavo González Bonorino
Descripción general del curso:
El conocimiento se concreta en datos, y los datos tienen valor de mercado. Las redes sociales, las empresas de encuestas y de marketing, cualquier negocio grande o pequeño, trabaja con datos, y esos datos tienen valor. Se pueden comprar para mejorar una campaña publicitaria, y se pueden vender al mejor postor. Es decir, los datos se trafican. Sin embargo, los datos por sí solos no son tan valiosos como lo son si están eficientemente almacenados y organizados, de manera que se pueda acceder a ellos con facilidad y con seguridad. Este valor agregado se logra implementando bases de datos (BD), estructuras de almacenamiento eficientes, seguras, que pueden gestionarse computacionalmente. SQL es el lenguaje preferido para gestionar BD. Así, pues, es necesario saber programar en SQL para aprovechar la sostenida y creciente oferta laboral en este campo de las BD.
No obstante, no es suficiente saber SQL para lograr ese objetivo laboral. Tan importante como saber SQL es aprender de BD. Si uno aprende Python, o R, puede exitosamente escribir programas en esos lenguajes sin otro requerimiento. Pero por mucho que sepa de SQL, si lo aplica a una BD mal diseñada obtendrá resultados poco útiles. El aprendizaje de SQL debe necesariamente ir aparejado con aprender qué es una BD eficientemente diseñada, y cómo rediseñarla si fuere necesario. Encontrarán muchos cursos que enseñan SQL pero omiten hablar de BD. Estos cursos ofrecen la mitad de la solución. Convencidos de que esta es una omisión muy relevante, en hemos creado este curso con el doble propósito de enseñar SQL y el diseño de BD. En resumen, tienen dos cursos en uno.
El curso se divide en dos secciones mayores. La primera está dedicada casi exclusivamente al lenguaje SQL. Cómo recuperar la información que necesitamos de una tabla y cómo crear nuevas tablas de datos y poblarlas con información. En esta sección se trabaja con una única tabla. La segunda sección se dedica a bases de datos relacionales. Se enseña cómo diseñar una base de datos eficiente minimizando la redundancia y la dependencia funcional de información. Y también se introducen varios comandos no vistos previamente debido a que operan con más de una tabla.
Numerosos ejercicios distribuídos a lo largo del curso les servirán para fijar lo aprendido. Y al final, un proyecto guiado les permitirá poner en práctica todo lo aprendido. En este proyecto diseñarán una base de datos y aplicarán SQL para gestionarla mediante consultas.
Por conveniencia didáctica se emplea SQLite como sistema de gestión, pero la presentación facilita la migración a otros sistemas de gestión de BD.
Contenidos
Módulo 1 Presentación de SQL y SQLiteStudio
¿Qué es SQL?
Sistemas de gestión de bases de datos relacionales
Variantes de SQL
Operación interna de SQL
SQLite
SQLiteStudio
Módulo 2 Operar con SQL
Datos y tablas de datos
La sintaxis SQL
Nomenclatura
Cuestiones de estilo
Categorías de sentencias
Sentencias con SELECT
SELECT con expresiones
Cláusula LIMIT
Cláusula DISTINCT
Cláusula WHERE
Cláusula ORDER BY.
Funciones de agregación
La función COUNT()
Cláusula GROUP BY.
Cláusula HAVING
Funciones de cadenas
Inserción de comentarios
Ejercicios 1
Módulo 3 Crear una BD y poblarla con datos
Tipos de dato en SQLite
Operar en la interfaz de SQLiteStudio
Operar en el editor de SQLiteStudio
Restricciones (constraints)
Sentencias de manipulación de datos (DML)
Cláusula INSERT
Cláusula UPDATE
Cláusula DELETE
Cláusula ALTER TABLE
Cláusula DROP
Gestión de fechas y hora
Comandos transaccionales (TCL)
Ejercicios 2
Módulo 4 Diseño de bases de datos
Sistema de archivos o de ficheros
Tipos de bases de datos
BD relacionales
Diseño de una base de datos relacional
Entidades
Atributos
Relaciones o dependencias
Cardinalidad
Participación
Representación gráfica de relaciones entre entidades - Diagramas ER
Clave primaria (PRIMARY KEY)
Clave ajena (FOREIGN KEY)
De diagramas ER a esquemas relacionales
Normalización de una BD
Formas normales
Módulo 5 Operar con múltiples tablas
Operar con la BD chinook.db
Introducción a Lucid Chart
Crear el diagrama ER para chinook.db
Integridad referencial (referential integrity)
Consultar más de una tabla
El operador UNION
El operador INTERSECT
El operador EXCEPT
Cláusula JOIN
Cláusula INNER JOIN
Cláusula LEFT JOIN
Cláusula CROSS JOIN)
Self join
Subconsultas (subqueries)
Orden de ejecución de una consulta
Módulo 6 Tópicos avanzados
La sentencia PRAGMA
Cláusula VIEW
Cláusula WITH
Disparadores (TRIGGER)
La expresión CASE WHEN
Limitaciones de SQLite
- Profesor: Gustavo González Bonorino
- Estudiante: Lorenzo Arduino Lescano
- Estudiante: Julia Concaro
- Estudiante: Marcelo Isidro Figueroa
- Estudiante: Sara Gaetán
- Estudiante: Carla Antonella Garcia Molina
- Estudiante: Florencia Granlund
- Estudiante: maximiliano lebedev
- Estudiante: Álvaro Llamas
- Estudiante: Marcelo Tranchini
- Estudiante Inactivo: Diego Barrios
- Estudiante Inactivo: Lara Valeria Besada
- Estudiante Inactivo: Yasmin Croci
- Estudiante Inactivo: Luis Del Barrio
- Estudiante Inactivo: Renato Milanesi
- Estudiante Inactivo: claudio v
En 2018 las publicaciones diarias buscando gerentes con conocimientos de Python crecieron un 80%. El aprendizaje de Python constituye un paso inicial para introducirse en la Ciencia de datos.
Duración: 6 semanas
El curso se extiende por seis semanas. En las primeras cuatro semanas se presenta todo el contenido. Las últimas dos semanas se emplean en repaso, puesta al día y desarrollo del Proyecto Personal, optativo. El Proyecto Personal brinda la oportunidad de desarrollar un tema de interés particular para el participante.
Destinatarios: La naturaleza multipropósito de Python, unido a la facilidad de aprendizaje, lo hacen atractivo tanto para jóvenes estudiantes como para profesionales formados. Este es un curso de introducción a Python que le llevará hasta un nivel intermedio de manejo del lenguaje. Quienes tengan nociones de Python, o provengan de otros lenguajes, también encontrarán material útil.
Nivel y requisitos
El nivel del curso es básico a intermedio. No se presupone conocimiento previo en Python ni en programacion en general
Requerimientos de computación:
Los programas que se emplean son poco exigentes en espacio físico en el disco duro y de uso de la memoria RAM. Una PC con procesador Intel i5, o de rango equivalente, es suficiente para trabajar sin dificultad.Se emplea software de acceso libre y gratuito.
Descripción general del curso:
Python es un lenguaje de programación de alto nivel y multipropósito que opera mediante la interpretación de scripts y favorece una organización modular del código. Aclaremos esta definición. Alto nivel significa que tiene una sintaxis más cercana a la experiencia en lenguaje del usuario, en otras palabras, es más fácil de entender. El término interpretación se refiere a que el código, o script, es leido, interpretado y ejecutado línea por línea, sin pasar por una etapa de compilación, como es el caso de lenguajes como FORTRAN. Organización modular indica que un script puede dividirse en módulos independientes entre sí de tal manera que un determinado módulo puede ser reutilizado en otros scripts. Adicionalmente, Python es un lenguaje de acceso libre y gratuito.
Python es un lenguaje de programación estructurada y también un lenguaje de programación orientada a objetos. Este curso se enfoca en la programación estructurada.
¿En qué se usa Python?
- Minería de datos
- Aprendizaje automatizado
- Inteligencia artificial
- Desarrollo web
- Creación de juegos
- Creación de aplicaciones de escritorio
- Profesor: Gustavo González Bonorino
- Estudiante Inactivo: Iñaki Alberdi Quesada
- Estudiante Inactivo: Fabian Marcelo Alcantar
- Estudiante Inactivo: Nancy Barros
- Estudiante Inactivo: Maria Candelaria Biagiotti Barchiesi
- Estudiante Inactivo: Lucas Bruno
- Estudiante Inactivo: Ricardo Daniel Caballero
- Estudiante Inactivo: Fernando Chillón
- Estudiante Inactivo: Lucila de Lamadrid
- Estudiante Inactivo: Mariano Duville
- Estudiante Inactivo: Mariano Duville
- Estudiante Inactivo: Luciano Martin Herrera Epelman
- Estudiante Inactivo: Lorena Nieva
- Estudiante Inactivo: Nestor Sotelo
- Estudiante Inactivo: claudio v