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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
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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: Anabella Abarzua Cutroni
- Estudiante: andrea aguilar
- Estudiante: Miguel Angel Alterach
- Estudiante: Adriana de las Mercedes Arrechea Hernández
- Estudiante: Marcos Asis Rodriguez
- Estudiante: Fernando Avecilla
- Estudiante: Florencia Elisabet Ayala
- Estudiante: Federico Barletta
- Estudiante: Nancy Barros
- Estudiante: Rodrigo Bay Jouliá
- Estudiante: Lucia Bottan
- Estudiante: Robertina Viviana Cammarata
- Estudiante: hebe carreras
- Estudiante: Paola Vanesa Cruciani
- Estudiante: Juan Carlos Czerwien.
- Estudiante: Hugo Debandi
- Estudiante: Santiago Diaz
- Estudiante: Martín DURAN
- Estudiante: Maria Julia Fernandez
- Estudiante: Magalí Fornés
- Estudiante: Sebastián Ariel Frezzia
- Estudiante: Sara Gaetán
- Estudiante: RUBEN DARIO GARECA
- Estudiante: María Soledad Gheggi
- Estudiante: Federico Gianechini
- Estudiante: Carolina Gorlino
- Estudiante: Luisina Logiodice
- Estudiante: Estela Maris Luengos Vidal
- Estudiante: Oscar Marasca
- Estudiante: Horacio Moreno
- Estudiante: Betzabet Morero
- Estudiante: Gastón Navarro
- Estudiante: Lorena Nieva
- Estudiante: Pedro German Ochoa
- Estudiante: Leda Maria Oliveri
- Estudiante: Carla Pacharoni
- Estudiante: DIANA MARCELA PAREDES
- Estudiante: Federico Puzzo
- Estudiante: María Lina Rinaldi García
- Estudiante: Aixa Rodriguez
- Estudiante: Javier Sartuqui
- Estudiante: Marcelo Javier Serrano
- Estudiante: Gerónimo Serrano Salas
- Estudiante: yanet silva rojo
- Estudiante: Juan Pablo Smutny
- Estudiante: Nestor Sotelo
- Estudiante: Débora Belén Tagua
- Estudiante: Santiago Torres
- Estudiante: Karina Tripodi
- Estudiante: Adrián Isidro Yoris Nóbile
- Estudiante Inactivo: Leonor Gabriela Abeledo
- Estudiante Inactivo: Juan Manuel Casella
- Estudiante Inactivo: Sandra Emilia Chediack
- Estudiante Inactivo: Lucia Franchini
- Estudiante Inactivo: Dante Marino
- Estudiante Inactivo: Matias Perretta
- Estudiante Inactivo: Damian Slep
- Estudiante Inactivo: Emiliana Marìa Torres
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: Leandro Andrini
- Estudiante: Javier Askenazi
- Estudiante: Juan Luis Besoky
- Estudiante: Héctor Luis Blanco
- Estudiante: marcelo cardillo
- Estudiante: Anabela Carnicero
- Estudiante: Cecilia Catanesi
- Estudiante: Alejandro Chiaravalle
- Estudiante: Leon Condat
- Estudiante: Raúl Díaz
- Estudiante: Luke Engelby
- Estudiante: Miguel Flores
- Estudiante: Pablo Gagna
- Estudiante: PAOLA GALVALISI
- Estudiante: Pablo Glomba
- Estudiante: joaquin goizueta
- Estudiante: NICOLAS DAMIAN GOMEZ
- Estudiante: Juan Cruz Harasimiuk
- Estudiante: Ailin Lacour
- Estudiante: Javier Lobelos
- Estudiante: Luz Manzo
- Estudiante: Emilio Martinez
- Estudiante: María Florencia Martínez
- Estudiante: Victor NARVAEZ
- Estudiante: GABRIELA NIEVA MORENO
- Estudiante: Juan Emilio Ortega Risso
- Estudiante: Gabriela Ovando
- Estudiante: Sofia Daiana Perez
- Estudiante: Facundo Pieropan
- Estudiante: Natalia Belén Pigni
- Estudiante: Julieta Plotnik
- Estudiante: Nazareno Rivollier
- Estudiante: Virginia Sanchez
- Estudiante: Patricio Martín Sobrero
- Estudiante: Maria Florencia Speciale
- Estudiante: Marisol Suarez Cruz
- Estudiante Inactivo: Emilse Araoz
- Estudiante Inactivo: Martin Emanuel Barraza
- Estudiante Inactivo: Adriana Bossolasco
- Estudiante Inactivo: fabian ricardo bottos
- Estudiante Inactivo: Martin Carola
- Estudiante Inactivo: mariana lucia cordoba
- Estudiante Inactivo: Emiliano Enrique
- Estudiante Inactivo: Mariano Fernandez
- Estudiante Inactivo: Susana Mabel Gallego
- Estudiante Inactivo: Gabriel Girón
- Estudiante Inactivo: Luis Alberto Haro Durand
- Estudiante Inactivo: Griselda Valenti
- Estudiante Inactivo: Victoria Zanello
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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
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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: Leonor Gabriela Abeledo
- Estudiante: Leonardo Alonso
- Estudiante: Daiana Bario
- Estudiante: Giselle Berenstein
- Estudiante: Armando José Beron
- Estudiante: Ele Beruschi
- Estudiante: Ezequiel Bravo
- Estudiante: Ricardo Castro
- Estudiante: Mariano Codesido
- Estudiante: Alexis Demartin
- Estudiante: Marcela Diez
- Estudiante: Martin Nicolás DUCOS
- Estudiante: Emiliano Enrique
- Estudiante: Jonathan Tomás Espósito
- Estudiante: Ianina Ferder
- Estudiante: Federico Fernández
- Estudiante: Daniel Grasso
- Estudiante: Camila Knecht
- Estudiante: Guadalupe Lovotti
- Estudiante: Santiago Martin
- Estudiante: Santiago Martinez
- Estudiante: Claudia Martínez Oviedo
- Estudiante: Diego Molina Gomez
- Estudiante: Mauro Montone
- Estudiante: Juan Patricio Nogueira
- Estudiante: natalia periolo
- Estudiante: Andrea Pia Salvadori
- Estudiante: Luis Andrés Piazzini
- Estudiante: CLARA PISSOLITO
- Estudiante: Ian Prack
- Estudiante: Miguel Quintana
- Estudiante: Santiago Rodríguez López
- Estudiante: Ignacio Scanarotti
- Estudiante: JULIANA SESMA
- Estudiante: Fiorella Spies
- Estudiante: clara vercellini
- Estudiante: Alexia Vereertbrugghen
- Estudiante: Eliana Zuazquita
- Estudiante Inactivo: Pamela Aguas
- Estudiante Inactivo: Angel Calderon
- Estudiante Inactivo: Carla Chiandussi
- Estudiante Inactivo: Julian Genzone
- Estudiante Inactivo: Micaela Lisboa
- Estudiante Inactivo: Julián Ignacio Marchiori
- Estudiante Inactivo: Federico Nicolás Ostoich
- Estudiante Inactivo: Manuela Pizzano
- Estudiante Inactivo: Joseluis Janpierre Rivera Urbano
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Docentes a cargo: Augusto y Gustavo González Bonorino Duración: 6 semanas Carga horaria estimada: 60 horas Modalidad: A distancia, dictado en la plataforma virtual del Centro REDES. Este curso se desarrolla completamente en formato virtual con lo cual permite realizar la capacitación desde cualquier parte del país y de la región. Este formato habilita a que cada alumno ingrese a la plataforma en el momento y horario que le resulte más productivo, ya que el material permanece en la plataforma y no existen restricciones de ingreso. |
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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: Angela Romina Anduelo
- Estudiante: Pablo Bayala
- Estudiante: Cecilia María de los Milagros Blanco
- Estudiante: Daiana Caire
- Estudiante: Miguel Flores
- Estudiante: Pedro Giacobone
- Estudiante: Natalia Viviana Lofredo Mancilla
- Estudiante: Guadalupe Lovotti
- Estudiante: Alejandro Luna
- Estudiante: Fernando Rasore
- Estudiante: Julia Alejandra Reinaldi
- Estudiante: Gisel Lorena Soto Guajardo
- Estudiante: claudio v
- Estudiante: Sebastián Vazquez Lucero
- Estudiante: Vanesa Vegetti
- Estudiante: Diego Zamora
- Estudiante Inactivo: James Brown
- Estudiante Inactivo: Edgard Alfredo Canteros
- Estudiante Inactivo: Marilen Morales
- Estudiante Inactivo: Cristian Picighelli
- Estudiante Inactivo: Joseluis Janpierre Rivera Urbano
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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
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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: Dayana Belén Amante Martín
- Estudiante: CAMILA BALCAZAR MOYA
- Estudiante: Emilio Bianchi
- Estudiante: Martin Leon
- Estudiante: Marcela María Maya Obando
- Estudiante: Mariana Orozco
- Estudiante: Stefania Robaldi
- Estudiante: María de losAngeles Spotorno
- Estudiante: Sergio Velasco Ayuso
- Estudiante Inactivo: Lucia Nazarena Chang
- Estudiante Inactivo: Lucía Soler
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: Federico Araujo
- Estudiante: Ricardo Castro
- Estudiante: Yasmin Fernandes Seixo
- Estudiante: Facundo Fioroni
- Estudiante: Federico Irusta
- Estudiante: Maria Julia Jiménez
- Estudiante: Nicolás Muzi
- Estudiante: Camilo Ocampo
- Estudiante: María Patricia Paolantonio
- Estudiante: Roberto Pellerano
- Estudiante: Agustina Porrino
- Estudiante: Guadalupe Quijón
- Estudiante: Valeria María Ribero
- Estudiante: Eduardo Gabriel Rodriguez
- Estudiante: Tomás Rodriguez Villegas
- Estudiante: Agustina Roth
- Estudiante: Cristian Javier Solis
- Estudiante: Jennifer Valero
- Estudiante Inactivo: Roberto Barontini
- Estudiante Inactivo: Martin Canguillén
- Estudiante Inactivo: Monica Patricia Antonella Carabajal
- Estudiante Inactivo: Pablo Colman
- Estudiante Inactivo: Mauro Herrada
- Estudiante Inactivo: Rosa Liliana Lazarte
- Estudiante Inactivo: Natalia Loures Mazzeo
- Estudiante Inactivo: agustina miqueo
- Estudiante Inactivo: Ignacio Faustino Perea
- Estudiante Inactivo: Mauro Vargas
- Estudiante Inactivo: Claudia Cecilia Vera
Duración: Seis (6) semanas. La carga horaria total se estima en 96 horas.
Descripción general del curso:
Python y Excel son dos potentes programas para el procesamiento de datos. Aunque sus prestaciones se superponen, las diferencias son marcadas. Excel tiene a su favor mil millones de usuarios, 100 veces más que Python, lo cual hace que la difusión de informes en formato de planilla Excel sea lugar común (SENACEA, 2021). Como contrapeso a esta popularidad, Excel tiene limitaciones en el volumen de datos que puede procesar, en aspectos de seguridad informática y, sobre todo, en que la ejecución de tareas repetitivas es tarea engorrosa (CambridgeSpark, Abril, 2022).
Python, por su parte, supera a Excel en poder de cálculo, capacidad de gestión de datos, seguridad cibernética, y recursos gráficos, en parte gracias a miles de bibliotecas asociadas. Python opera con scripts que pueden ser reutilizados indefinidamente en tareas reiterativas, como consolidación de planillas, homogeneización de datos y compilación de informes, entre otras.
Este curso se basa en la premisa de que la simbiosis entre Python y Excel es de beneficio mutuo. El usuario de Excel se beneficia al incorporar recursos de Python para automatizar muchas tareas y mejorar las presentaciones, sin dejar de usar Excel. El usuario de Python se beneficia al aprender a manipular datos en planillas Excel y multiplicar la potencial audiencia difundiendo los resultados por Excel, una plataforma de fácil acceso y enorme aceptación.
En este curso se ve cómo combinar Excel y Python. En breve, se ve cómo transferir información de Excel a Python, procesarla en Python y devolver los resultados a Excel en un formato adecuado para la difusión. Se trabaja con dos bibliotecas de Python: pandas y openpyxl
Modalidad
El curso es fuertemente práctico e incluye videos complementados con scripts en cuadernos Jupyter.
Quienes deseen un certificado con calificación numérica deben presentar un Proyecto Personal al finalizar el curso.
Habrá una clase sincrónica en horario a convenir, para brindar orientación y para aclarar dudas sobre el Proyecto Personal.
Destinatarios:
Si usted es usuario de Excel y sabe/sospecha que Python puede ayudarle a automatizar tareas y fortalecer la capacidad de cálculo y gráfica de Excel, entonces este curso le será útil. Si usted es desarrollador de Python y sabe/sospecha que Excel le puede ampliar por un factor de diez la llegada a potenciales clientes gracias a la facilidad de uso, la plataforma interactiva y la enorme difusión que tiene Excel, entonces este curso le será útil. No se trata de remplazar un programa por otro. Se trata de combinarlos para crear un recurso mucho más potente.
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:
Python es un programa de acceso libre y gratuito. Es poco exigente en espacio físico en el disco duro y de uso de la memoria RAM. Una PC con procesador Intel i5, o equivalente, es suficiente para trabajar sin dificultad.
Programa del curso
Instalación de los programas empleados
Conformación del entorno de trabajo
Bases de datos utilizadas
Python y Excel: los programas
Presentación de Python
Biblioteca openpyxl
Biblioteca pandas
Preparación de informes y miscelánea
- Profesor: Gustavo González Bonorino
- Estudiante: Jeremias Juan Ispizua
- Estudiante: Elias Salerno
- Estudiante: Maria Constanza Schiavina
- Estudiante Inactivo: Julieta Bianchi
- Estudiante Inactivo: Jorge Daniel
- Estudiante Inactivo: gustavo pascual dominguez
- Estudiante Inactivo: Diego Zamora
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Duración: 6 semanas Horas de curso: 96 horas |
. .... | |
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
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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: Ailen Aguer
- Estudiante: carlos wilfredo bernales munayco
- Estudiante: Daniel Drago
- Estudiante: André Karin Fonre
- Estudiante: carolina goedelmann
- Estudiante: Ernesto Javier Viera
- Estudiante Inactivo: Gabriel Rodrigo Maurig
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: Pablo Brichetti
- Estudiante: pablo gonzalez
- Estudiante: Camila Mira
- Estudiante: Pamela Romina Ramirez
- Estudiante: Matias Rios Alancay
- Estudiante: Marcela Eliana Saavedra
- Estudiante: Diego Sotomayor
- Estudiante: Guillermo Fabián Yornet
- Estudiante Inactivo: Florencia Emilia Gomez
- Estudiante Inactivo: Marcelo Gabriel Morales
- Estudiante Inactivo: Gaston Eduardo Videla Sogaray
- Estudiante Inactivo: José Zabala
Duración: Seis (6) semanas. La carga horaria total se estima en 96 horas.
Descripción general del curso:
Python y Excel son dos potentes programas para el procesamiento de datos. Aunque sus prestaciones se superponen, las diferencias son marcadas. Excel tiene a su favor mil millones de usuarios, 100 veces más que Python, lo cual hace que la difusión de informes en formato de planilla Excel sea lugar común (SENACEA, 2021). Como contrapeso a esta popularidad, Excel tiene limitaciones en el volumen de datos que puede procesar, en aspectos de seguridad informática y, sobre todo, en que la ejecución de tareas repetitivas es tarea engorrosa (CambridgeSpark, Abril, 2022).
Python, por su parte, supera a Excel en poder de cálculo, capacidad de gestión de datos, seguridad cibernética, y recursos gráficos, en parte gracias a miles de bibliotecas asociadas. Python opera con scripts que pueden ser reutilizados indefinidamente en tareas reiterativas, como consolidación de planillas, homogeneización de datos y compilación de informes, entre otras.
Este curso se basa en la premisa de que la simbiosis entre Python y Excel es de beneficio mutuo. El usuario de Excel se beneficia al incorporar recursos de Python para automatizar muchas tareas y mejorar las presentaciones, sin dejar de usar Excel. El usuario de Python se beneficia al aprender a manipular datos en planillas Excel y multiplicar la potencial audiencia difundiendo los resultados por Excel, una plataforma de fácil acceso y enorme aceptación.
En este curso se ve cómo combinar Excel y Python. En breve, se ve cómo transferir información de Excel a Python, procesarla en Python y devolver los resultados a Excel en un formato adecuado para la difusión. Se trabaja con dos bibliotecas de Python: pandas y openpyxl
Modalidad
El curso es fuertemente práctico e incluye videos complementados con scripts en cuadernos Jupyter.
Quienes deseen un certificado con calificación numérica deben presentar un Proyecto Personal al finalizar el curso.
Habrá una clase sincrónica en horario a convenir, para brindar orientación y para aclarar dudas sobre el Proyecto Personal.
Destinatarios:
Si usted es usuario de Excel y sabe/sospecha que Python puede ayudarle a automatizar tareas y fortalecer la capacidad de cálculo y gráfica de Excel, entonces este curso le será útil. Si usted es desarrollador de Python y sabe/sospecha que Excel le puede ampliar por un factor de diez la llegada a potenciales clientes gracias a la facilidad de uso, la plataforma interactiva y la enorme difusión que tiene Excel, entonces este curso le será útil. No se trata de remplazar un programa por otro. Se trata de combinarlos para crear un recurso mucho más potente.
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:
Python es un programa de acceso libre y gratuito. Es poco exigente en espacio físico en el disco duro y de uso de la memoria RAM. Una PC con procesador Intel i5, o equivalente, es suficiente para trabajar sin dificultad.
Programa del curso
Instalación de los programas empleados
Conformación del entorno de trabajo
Bases de datos utilizadas
Python y Excel: los programas
Presentación de Python
Biblioteca openpyxl
Biblioteca pandas
Preparación de informes y miscelánea
- Profesor: Gustavo González Bonorino
- Estudiante: HERNAN CAVALLARO
- Estudiante: MARIA LAURA CEA
- Estudiante: Guillermo Renieri
- Estudiante: Jorge Daniel Segovia
- Estudiante Inactivo: Alejandro Acosta
- Estudiante Inactivo: José Ignacio Aguilar Perez