6 meses
25-02-2025
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750
3 meses
$ 30.936
El Diplomado en Programación Python de ISEIE México está diseñado para formar profesionales en el desarrollo de soluciones tecnológicas mediante uno de los lenguajes de programación más versátiles y demandados en la actualidad.
Nuestro programa abarca desde los conceptos básicos de Python hasta técnicas avanzadas para desarrollar aplicaciones, análisis de datos, automatización y proyectos de inteligencia artificial.
Dirigido a principiantes, profesionales de TI, analistas de datos y desarrolladores, este diplomado te prepara para aplicar Python en múltiples áreas, desde desarrollo web y creación de scripts hasta ciencia de datos y aprendizaje automático, con un enfoque práctico que asegura la adquisición de habilidades. aplicables al entorno laboral.
El propósito del Diplomado en programación Python es proporcionar a los participantes las habilidades y conocimientos necesarios para programar en Python de manera efectiva. Python es uno de los lenguajes de programación más populares y versátiles en la actualidad, utilizado en una amplia variedad de aplicaciones, desde la inteligencia artificial hasta el análisis de datos y la automatización de tareas.
El diplomado de Programación Python tiene como objetivo brindar a los participantes una comprensión profunda de los conceptos fundamentales de la programación y de las herramientas y técnicas específicas de Python.
Los estudios de postgrado consisten no sólo en adquirir conocimientos por parte del participante, sino que estos queden supeditados al desarrollo de una serie de competencias en función de los perfiles académicos y los correspondientes perfiles profesionales.
Nuestra función es centrarlos objetivos de este diplomado y los diferentes módulos que lo conforman no solamente en la simple acumulación de conocimientos sino también en las hard skills y soft skills que permitan a los profesionales en PROGRAMACIÓN desempeñar su labor de forma exitosa en este mundo laboral en constante evolución.
ISEIE tiene como objetivo promover la educación de calidad, la investigación de alto nivel y los estudios de excelencia en todo el mundo.
La titulación que reciben nuestros estudiantes son reconocidas en las empresas más prestigiosas.
ISEIE cuenta con una trayectoria formativa basada en años de experiencia y preparación de profesionales cualificados.
Alto porcentaje de aquellos que han estudiado un MBA han incrementado su salario
Según estudios, los perfiles más buscados son los que cuentan con formación académica superior.
Nuestro sistema educativo le permite compatibilizar de un modo práctico y sencillo los estudios con su vida personal y profesional.
Nuestro plan interno de calidad del instituto persigue diversos objetivos, como el aumento de la satisfacción de los estudiantes, el cumplimiento de los objetivos de calidad establecidos, el desarrollo de una cultura de calidad, el reforzamiento de la relación entre el personal y la universidad, y el mejoramiento continuo de los procesos.
De esta forma, el profesional que acceda al programa encontrarás el contenido más vanguardista y exhaustivo relacionado con el uso de materiales innovadores y altamente eficaces, conforme a las necesidades y problemáticas actuales, buscando la integración de conocimientos académicos y de formación profesional, en un ambiente competitivo globalizado.
Todo ello a través de de material de estudio presentado en un cómodo y accesible formato 100% online.
El empleo de la metodología Relearning en el desarrollo de este programa te permitirá fortalecer y enriquecer tus conocimientos y hacer que perduren en el tiempo a base de una reiteración de contenidos.
Módulo 1. Herramientas básicas de programación en Python
1.1 Variables y tipos de datos
1.1.1 Declaración de variables
1.1.2 Tipos de datos
1.1.3 Conversión entre tipos de datos
1.2 Estructuras de control
1.2.1 Condicionales
1.2.2 Bucles
1.2.3 Instrucciones break y continue
1.3 Funciones y módulos
1.3.1 Creación y llamada de funciones
1.3.2 Parámetros y argumentos
1.3.3 Importación de módulos externos
1.4 Listas y diccionarios
1.4.1 Creación y manipulación de listas
1.4.2 Acceso a elementos de una lista
1.4.3 Uso de diccionarios y sus métodos
1.5 Manejo de excepciones
1.5.1 Uso de try, except, finally
1.5.2 Captura de excepciones específicas
1.5.3 Lanzamiento de excepciones personalizadas
1.6 Entrada/salida de datos
1.6.1 Lectura y escritura de archivos
1.6.2 Interacción con el usuario a través de la consola
1.6.3 Formateo de cadenas y datos de salida
Módulo 2. Desarrollo de software
2.1 Gestión de requerimientos
2.1.1 Identificación y documentación de requerimientos
2.1.2 Análisis y priorización de requerimientos
2.1.3 Técnicas para captura de requerimientos
2.2 Diseño de software
2.2.1 Principios de diseño de software
2.2.2 Modelado de datos y arquitectura de software
2.2.3 Herramientas de diseño
2.3 Desarrollo de código
2.3.1 Selección de lenguaje de programación
2.3.2 Prácticas de programación (nombres de variables, convenciones de código, etc.)
2.3.3 Uso de IDEs y herramientas de desarrollo
2.4 Pruebas de software
2.4.1 Planificación y diseño de pruebas
2.4.2 Tipos de pruebas
2.4.3 Herramientas de pruebas
2.5 Control de versiones y gestión de configuración
2.5.1 Sistemas de control de versiones (Git, SVN)
2.5.2 Ramas (branches) y fusiones (merges)
2.5.3 Estrategias de branching y merging
2.6 Despliegue y mantenimiento
2.6.1 Preparación de entornos de despliegue
2.6.2 Automatización de despliegues (CI/CD)
2.6.3 Monitoreo y mantenimiento de aplicaciones
2.7 Seguridad del software
2.7.1 Prácticas seguras de codificación
2.7.2 Gestión de vulnerabilidades y parches
2.7.3 Autenticación, autorización y cifrado de datos
2.8 Documentación y soporte
2.8.1 Elaboración de documentación técnica
2.8.2 Proceso de actualización de documentación
2.8.3 Soporte técnico y atención a incidencias
Módulo 3. Ciencia de datos e inteligencia artificial
3.1 Pandas
3.1.1 Estructuras de datos y herramientas de análisis de datos
3.1.2 Manipulación y limpieza de datos
3.1.3 Integración con otras fuentes de datos
3.2 NumPy
3.2.1 Manejo de arreglos y matrices
3.2.2 Funciones matemáticas para operaciones numéricas
3.2.3 Álgebra lineal y generación de números aleatorios
3.3 Matplotlib
3.3.1 Visualización de datos en forma de gráficos, histogramas, dispersión, etc.
3.3.2 Personalización de gráficos y figuras
3.4 Scikit-learn
3.4.1 Aprendizaje automático clásico para clasificación, regresión, clustering, etc.
3.4.2 Herramientas para preprocesamiento y evaluación de modelos
3.5 TensorFlow
3.5.1 Construcción y entrenamiento de modelos de aprendizaje automático
3.5.2 Desarrollo de redes neuronales y modelos de aprendizaje profundo
3.6 Keras
3.6.1 API de alto nivel para construir redes neuronales
3.6.2 Simplifica la implementación de modelos de aprendizaje profundo
3.7 NLTK (Natural Language Toolkit)
3.7.1 Procesamiento de lenguaje natural
3.7.2 Análisis de texto, tokenización, etiquetado y análisis de sentimientos
3.8 OpenCV
3.8.1 Biblioteca para visión por computadora
3.8.2 Manipulación de imágenes, detección y reconocimiento de objetos, seguimiento de movimiento
Módulo 4. Manejo y extracción de datos en Python
4.1 Pandas
4.1.1 Manejo de datos tabulares, limpieza, transformación y análisis de datos
4.2 NumPy
4.2.1 Operaciones con arreglos y matrices, cálculos numéricos eficientes y manipulación de datos
4.3 Beautiful Soup
4.3.1 Extracción de datos de archivos HTML y XML, útil para web scraping y análisis de datos web
4.4 Requests
4.4.1 Realizar solicitudes HTTP, permitiendo la extracción de datos de APIs web y otros servicios en línea
4.5 Selenium
4.5.1 Facilita la automatización de la interacción con navegadores web, útil para la extracción de datos de páginas web dinámicas
4.6 Scrapy
4.6.1 Realizar scraping de web, permitiendo la extracción estructurada de datos de sitios web de forma eficiente
4.7 Openpyxl
4.7.1 Leer y escribir archivos de Excel, lo que facilita el manejo de datos en este formato
4.8 PyMongo
4.8.1 Interactuar con bases de datos MongoDB, permitiendo la extracción y manipulación de datos en este tipo de bases de datos NoSQL
Módulo 5. Programación avanzada
5.1 Programación orientada a objetos (POO)
5.1.1 Incluye conceptos avanzados de POO como herencia múltiple, clases abstractas, métodos estáticos y métodos de clase
5.2 Decoradores y metaprogramación
5.2.1 Explora el uso de decoradores para modificar el comportamiento de funciones y clases, junto con técnicas de metaprogramación
5.3 Manejo avanzado de excepciones
5.3.1 Profundiza en estrategias avanzadas para el manejo de excepciones
5.4 Programación concurrente y paralela
5.4.1 Cubre el uso de hilos, procesos, async y otros técnicas para lograr concurrencia y paralelismo en Python
5.5 Programación funcional
5.5.1 Incluye el uso avanzado de funciones lambda, comprensión de listas y diccionarios, así como el uso de funciones de orden superior como map, filter y reduce
Módulo 6. Visualizaciones en Python
6.3 Visualizaciones interactivas con Plotly
6.3.1 Uso de Plotly para crear visualizaciones interactivas, incluyendo gráficos dinámicos, gráficos de dispersión interactivos y gráficos de barras animados
6.4 Creación de mapas con Folium
6.4.1 Explora la creación de mapas interactivos y personalizables utilizando la biblioteca Folium
6.5 Visualizaciones estadísticas con Seaborn
6.5.1 Utilización de Seaborn para crear visualizaciones estadísticas avanzadas, incluyendo gráficos de violín, gráficos de caja y bigotes, mapas de calor y gráficos de regresión
6.6 Dashboard con Dash
6.6.1 Introducción a la creación de dashboards interactivos utilizando la biblioteca Dash, incluyendo la creación de componentes interactivos y diseños personalizados
6.7 Visualización de datos geoespaciales con Geopandas
6.7.1 Uso de Geopandas para crear visualizaciones de datos geoespaciales, incluyendo mapas coropléticos y visualizaciones de datos geoespaciales
6.8 Visualizaciones 3D con Matplotlib y Plotly
6.8.1 Exploración de la creación de visualizaciones tridimensionales utilizando Matplotlib y Plotly, incluyendo gráficos de superficies, nubes de puntos 3D y visualizaciones volumétricas
6.9 Visualizaciones avanzadas con Altair
6.9.1 Introducción a la creación de visualizaciones interactivas y basadas en gramáticas con Altair, incluyendo gráficos interactivos y personalizables
Módulo 7. Análisis de datos con Python
7.1 Introducción al análisis de datos
7.1.1 Introducción al análisis de datos
7.1.2 Fundamentos del análisis de datos
7.2 Manipulación avanzada de datos con Pandas
7.2.1 Exploración de las capacidades avanzadas de Pandas para limpieza, transformación y manipulación eficiente de conjuntos de datos, incluyendo técnicas de limpieza, agregación y pivoteado
7.3 Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn
7.3.1 Uso de Matplotlib y Seaborn para crear visualizaciones efectivas que ayuden a comprender y comunicar patrones y tendencias en los datos
7.4 Análisis estadístico con Python
7.4.1 Introducción a las técnicas estadísticas fundamentales aplicadas en Python
7.5 Aprendizaje automático con Scikit-learn
7.5.1 Exploración de las capacidades de Scikit-learn para construir y evaluar modelos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado
7.6 Análisis de series temporales y pronósticos
7.6.1 Aplicación de técnicas de análisis de series temporales utilizando Pandas y herramientas como Statsmodels para modelar y predecir tendencias en datos temporales
7.7 Procesamiento de lenguaje natural (NLP) con Python
7.7.1 Introducción a las técnicas de procesamiento de texto y análisis de lenguaje natural utilizando bibliotecas como NLTK y spaCy para tareas como tokenización, análisis de sentimientos y modelado de temas
Módulo 8. Framework de formularios de Django
8.1 Introducción a los formularios en Django
8.1.1 Conceptos básicos de formularios en Django
8.2 Campos de formularios en Django
8.2.1 Exploración de los diferentes tipos de campos de formularios disponibles en Django
8.3 Validación de formularios en Django
8.3.1 Uso de las capacidades de validación de Django para garantizar la integridad y validez de los datos
8.4 Formularios modelos en Django
8.4.1 Integración de formularios con modelos de base de datos en Django
8.5 Formsets en Django
8.5.1 Trabajo con múltiples instancias de un formulario en una sola vista
8.6 Personalización de formularios en Django
8.6.1 Técnicas para personalizar la apariencia y el comportamiento de los formularios en Django
8.7 Seguridad y protección contra CSRF en formularios
8.7.1 Implementación de medidas de seguridad para proteger los formularios contra ataques de falsificación de solicitudes entre sitios (CSRF) en Django
8.8 Formularios embebidos y formularios AJAX
8.8.1 Uso de formularios embebidos y técnicas de AJAX para mejorar la experiencia del usuario
8.9 Tratamiento de errores y mensajes en formularios
8.9.1 Manejo de errores y mensajes de retroalimentación al interactuar con formularios en Django
8.10 Pruebas y depuración de formularios en Django
8.10.1 Técnicas para escribir pruebas unitarias y funcionales para formularios, así como estrategias para depurar problemas con formularios en Django
Módulo 9. Trabajo fin de diplomado (TFD)
Al concluir el diplomado, los participantes serán galardonados con una titulación oficial otorgada por ISEIE Innovation School. Esta titulación se encuentra respaldada por una certificación que equivale a 20 créditos ECTS (European Credit Transfer and Accumulation System) y representa un total de 750 horas de dedicación al estudio.
Esta titulación de ISEIE no solo enriquecerá su imagen y credibilidad ante potenciales clientes, sino que reforzará significativamente su perfil profesional en el ámbito laboral. Al presentar esta certificación, podrá demostrar de manera concreta y verificable su nivel de conocimiento y competencia en el área temática del curso.
Esto resultará en un aumento de su empleabilidad, al hacerle destacar entre otros candidatos y resaltar su compromiso con la mejora continua y el desarrollo profesional.
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