CURSO DE PYTHON

Para iniciarte en la programación con Python lo ideal es aprendas los conceptos básicos de la ciencia de datos como lo son: matemáticas, estadística, variables, bucles y funciones.

Posteriormente, tienes que aprender las herramientas de visualización de datos, bibliotecas y librerías de Python. También debes conocer sobre bases de datos, machine learning y deep learning con Python, al igual que Big Data.

Todo a la par que vas poniendo en práctica los conocimientos adquiridos desarrollando proyectos de Python y Ciencia de Datos.

Python es esencial en investigación y análisis, destacando por su flexibilidad y bibliotecas especializadas. De Pandas para análisis de datos, a Matplotlib para visualización, y OpenCV en procesamiento de imágenes.

En Machine Learning, Scikit-learn y TensorFlow son clave. NumPy y SciPy permiten análisis numéricos, mientras Python se usa en simulaciones y modelado en biología computacional, física y más, agilizando la implementación y análisis de modelos.

Python tiene una amplia aplicación en el campo de las estadísticas, ya que proporciona bibliotecas y herramientas poderosas como NumPy, pandas y SciPy que permiten la manipulación eficiente de datos, cálculos estadísticos, análisis exploratorio y visualización.

Además, la librería Statsmodels ofrece capacidades para realizar diversos modelos estadísticos y pruebas hipotéticas, mientras que Matplotlib y Seaborn permiten crear gráficos informativos.

La combinación de estas herramientas hace que Python sea una elección popular para analizar datos estadísticos en una variedad de disciplinas, desde la investigación científica hasta el análisis de negocios.

Sí, Python se utiliza extensamente en la minería de datos debido a su conjunto de bibliotecas y herramientas especializadas como pandas, scikit-learn y NLTK, que permiten la manipulación y análisis eficiente de datos, así como la creación de modelos de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural.

Su versatilidad y comunidad activa hacen de Python una opción destacada para diversas tareas de data mining, desde el análisis exploratorio hasta la creación de modelos predictivos y análisis de patrones

Python 2 y Python 3 son versiones distintas del lenguaje de programación Python. Python 3 introdujo cambios significativos en la sintaxis y en las características del lenguaje para mejorar su claridad y coherencia.

Algunos de estos cambios incluyen la transformación de la función print en Python 2 en una función incorporada en Python 3, y la introducción de la división de enteros resultando en un valor flotante por defecto, en contraste con la división entera truncada en Python 2.

Además, Python 3 abordó cuestiones de codificación y Unicode de manera más sólida desde su inicio, mejorando el manejo de caracteres y cadenas en diferentes idiomas.

Aunque muchos proyectos migraron a Python 3, la transición llevó tiempo debido a la incompatibilidad con código existente en Python 2. Python 2 dejó de recibir actualizaciones en 2020, lo que hace que Python 3 sea la versión recomendada y activamente desarrollada.