Curso Experto en Python

Módulo 1: Introducción a los sistemas Informáticos y tecnologías Big Data

• Principales componentes de un sistema informático.
• Sistemas Operativos, para qué sirven, qué tipos hay y cómo funcionan…
• Introducción a GNU/Linux GNU/Linux Avanzado
• Como usar GNU/Linux en Cloud (AWS)
• Introducción teórica a las tecnologías Big Data: Bases de Datos SQL/No SQL, Computación distribuida, Cloud…

Módulo 2: Fundamentos de Programación en Python

• Introducción a los lenguajes de programación
• Python: Sentencias Básicas y Bloques Lógicos
• Python: Funciones y Scope
• Python: Clases y Objetos y Tratamiento de Excepciones
• Python: Módulos y Uso de librerías de Python

Módulo 3: Análisis de Datos con Python Python:

• Librerías básicas de Data Science: Pandas, NumPy, Matplotlib, Sklearn…
• Introducción teórica al análisis exploratorio de Datos
• Python: Ejemplificación del análisis exploratorio de datos mediante Datasets reales

Módulo 4: Introducción al Machine Learning

• Desambiguación de términos: ¿Machine Learning? ¿Deep Learning? ¿Data Science? ¿Big Data? Machine Learning: Aprendizaje supervisado (regresión/clasificación), no supervisado y por refuerzo.
• Nuestros primeros pasos con el Machine Learning: Regresión Lineal y Regresión Logística. Ejemplos con datos reales en Python.

 Módulo 4.1: Introducción a la IA Generativa

• ¿Como aprovechar los recientes avances en IA generativa? Panorama actual de tecnologías más relevantes por campo:
  • Texto: ChatGPT, Bard, LLaMA…
  • Imagen: Dalle, Midjourney, Stable Diffusion
• ¿Qué es el Prompt Engineering? ¿Es quizás una de las profesiones del futuro?
• Usando la API de Open AI para crear nuestros primeros chatbots basados en ChatGPT

  Módulo 5: Bases de Datos Big Data

• Introducción a las Bases de datos SQL
• Programación en Python con SQLite
• Bases de datos NoSQL: Clave-Valor, Columnares, Documentales y de Grafos
• Bases de Datos NoSQL Documentales: MongoDB (PyMongo)

Módulo 6: Procesamiento Distribuido

•  Funcionamiento de un sistema Big Data de Procesamiento Distribuido: Ingestión, Almacenamiento, Gestión de Recursos, Cálculo Distribuido…
•  Hadoop
•  Introducción a Spark: pySpark y DataFrame API
•  Machine Learning con Spark ML
•  PySpark Pandas

Módulo 7: Proyecto fin de máster (Opcional)

El alumno presentará una propuesta de programación en Python.

Herramientas y librerías que aprenderás.

• Python
• Linux
• Jupyter Lab
• Pycharm
• AWS
• NumPy
• Pandas
• Matplotlib
• Sklearn
• ChatGPT
• DALL·E 3
• OpenAI API
• Chatbots