DESEMPEÑO GENERAL

PROGRAMACIÓN EN PYTHON AVANZADO

¿Qué voy a aprender?

• Recordar el manejo de los conceptos básicos de Python. Usar los tipos de datos básicos, estructuras de datos, bucles y control de flujo, funciones y módulos, librerías y paquetes
• Manejar las estructuras de control.
• Comprender la programación orientada a objetos y saber distinguir y usar las clases y los objetos.
• Conocimiento de las librerías científicas más usadas.
• Conectar a diferentes tipos de bases de datos, tanto relacionales (SQL) como no relacionales (NoSQL) y poder leer y escribir en ficheros externos.
• Comprender la concurrencia e hilos, y aprender a crear interfaces
• Aplicar Python en la programación web, realizar web scraping, reconocer el framework Flask.
• Reconocer los aspectos básicos de Python aplicado al Machine Learning.
• Testear y depurar código con las herramientas actuales.

Dirigido a:

Empleadas y empleados públicos con conocimientos y experiencia en el análisis de datos con python. Disponer de permisos para instalar aplicaciones.

Inscripción:

• Esta acción formativa no se encuentra en periodo de inscripción.

• El número máximo de alumnos será de 120.

Contenidos:

Tema 1. Repaso de Python básico.

• Instalación entorno de programación.
• Tipos de datos básicos.
• Estructuras de datos (cadenas, listas, tuplas, diccionarios, etc.).
• Funciones.
• Diseño modular (módulos, librerías y paquetes).

Tema 2. Estructuras de control.

• Expresiones booleanas.
• Estructuras de control (if, case)
• Control de iteraciones (while, for)

Tema 3. Programación Orientada a Objetos.

• Introducción a la POO.
• Clases y objetos en Python.
• Métodos y clases.
• Herencia, herencia múltiple. Redefinición de métodos.
• Polimorfismo.

Tema 4. Librerías científicas

• Numpy.
• Matplotlib.

Tema 5. Persistencia de datos.

• Acceso a bases de datos.
  • Integración con BD relacional (SQLite).
  • Integración con BD NoSQL (MongoDB).
• Lectura/escritura ficheros.

Tema 6. Concurrencia (hilos, etc.)

• Conceptos de multi proceso.
• Trabajo con subprocesos.

Tema 7. Interfaces.
Tema 8. Programación web

• Modelo cliente-servidor.
• MVC-Modelo Vista-Controlador.
• Introducción al framework Flask.

Tema 9. Introducción al Machine Learning (Aprendizaje Automático). 

• Conceptos básicos algoritmos ML (Machile Learning).
  • Aprendizaje supervisado.
  • Aprendizaje no supervisado.
• Análisis exploratorio de datos o preprocesamiento de datos.
• Análisis estadístico.
• Librería scikit-learn.

Tema 10. Testeo y depuración de código.

Docentes:

	D. FRANCISCO MARIÑO RUIZ TÉCNICO N28
	D. JESUS MORENO JABATO TÉCNICO SUPERIOR TIC
	D. BORJA RODRÍGUEZ CUENCA JEFE DE SECCIÓN
	D. ANTONIO VILLENA VILLENA MARTÍN JEFE DE DEPARTAMENTO SISTEMAS DE INFORMACIÓN SECTORIALES