Diplomado en Python

Duración

3 meses

Titulación

Diplomados

Modalidad

Online

    Este programa incluye:

    Videos

    Tutoría personalizada

    Recursos descargables

    Titulación oficial

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    Descripción del programa

    El curso diplomado en Python te ofrece una formación completa y actualizada sobre el lenguaje de programación más versátil y demandado en la actualidad. Aprenderás sobre los conceptos, comandos, paquetes y variables con Path de Python y métodos de Python, así como la creación de módulos y bases de datos. Aprenderás a crear y manipular bases de datos con MySQL y SQLite en Python. También conocerás el uso de la interfaz gráfica de Python, la lectura y visualización de la web con Python usando urllib2 y BeautifulSoup y el zen de Python. Además, aprenderás a utilizar Python para el análisis de datos, la visión artificial y el aprendizaje automático, con librerías como OpenCV, NumPy o SciPy.

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A PYTHON

    1. Introducción de Python avanzado
    2. Comandos en Python
    3. Métodosy funcionamiento para Python
    4. Orden en Python
    5. Uso de conjuntos en Python

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. CREACIÓN DE MÓDULOS EN PYTHON

    1. Como crear un módulo para Python
    2. Como crear variables con Path de Python
    3. Uso de paquetes con Python

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. CREACIÓN DE BASES DE DATOS EN PYTHON

    1. Unir MySQL en Python
    2. Añadir datos en una base de datos MySQL con Python
    3. Como leer datos de una base de datos MySQL con Python
    4. Borrar datos MySQL
    5. SQLite con Python
    6. Insertar, leer y borrar datos en SQLite

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. USO DE INTERFAZ GRÁFICA DE PYTHON

    1. wxPython con interfaz gráficas
    2. Crear una ventana para una app Python
    3. Estilo de una interfaz gráfica tamaño y utilización
    4. Posición de una ventana y posición del menú en Python
    5. Ventana de login en Python

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. LEER Y VISUALIZAR LA WEB CON PYTHON ZEN DE PYTHON

    1. urllib2 y BeautifulSoup en Python
    2. Práctica de lectura en Python
    3. Zen de Python y conclusiones de Python

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS

    1. Introducción a Python
    2. ¿Qué necesitas?
    3. Librerías para el análisis de datos en Python
    4. MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN E INSTALACIÓN DE OPENCV

    1. Descripción general OpenCV
    2. Instalación OpenCV para Python en Windows
    3. Instalación OpenCV para Python en Linux
    4. Anaconda y OpenCV

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. MANEJO DE FICHEROS, CÁMARAS E INTERFACES GRÁFICAS

    1. Manejo de archivos
    2. Leer una imagen con OpenCV
    3. Mostrar imagen con OpenCV
    4. Guardar una imagen con OpenCV
    5. Operaciones aritméticas en imágenes usando OpenCV
    6. Funciones de dibujo

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. TRATAMIENTO DE IMÁGENES

    1. Redimensión de imágenes
    2. Erosión de imágenes
    3. Desenfoque de imágenes
    4. Bordeado de imágenes
    5. Escala de grises en imágenes
    6. Escalado, rotación, desplazamiento y detección de bordes
    7. Erosión y dilatación de imágenes
    8. Umbrales simples
    9. Umbrales adaptativos
    10. Umbral de Otsu
    11. Contornos de imágenes
    12. Incrustación de imágenes
    13. Intensidad en imágenes
    14. Registro de imágenes
    15. Extracción de primer plano
    16. Operaciones morfológicas en imágenes
    17. Pirámide de imágen

    UNIDAD DIDÁCTICA 10. HISTOGRAMAS Y TEMPLATE MATCHING

    1. Analizar imágenes usando histogramas
    2. Ecualización de histogramas
    3. Template matching
    4. Detección de campos en documentos usando Template matching

    UNIDAD DIDÁCTICA 11. COLORES Y ESPACIOS DE COLOR

    1. Espacios de color en OpenCV
    2. Cambio de espacio de color
    3. Filtrado de color
    4. Denoising de imágenes en color
    5. Visualizar una imagen en diferentes espacios de color

    UNIDAD DIDÁCTICA 12. DETECCIÓN DE CARAS Y EXTRACCIÓN DE CARACTERÍSTICAS

    1. Detección de líneas
    2. Detección de círculos
    3. Detectar esquinas (Método Shi-Tomasi)
    4. Detectar esquinas (método Harris)
    5. Encontrar círculos y elipses
    6. Detección de caras y sonrisas

    UNIDAD DIDÁCTICA 13. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

    1. Vecino más cercano (K-Nearest Neighbour)
    2. Agrupamiento de K-medias (K-Means Clustering)

    Metodología

    asesorias

    Integración en equipos de trabajo

    asesorias

    Trabajo en línea

    asesorias

    Asesorías y auditorías

    asesorias

    Proyecto Final

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    Con nuestra metodología de aprendizaje online el alumno comienza sus estudios en UDAVINCI a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional.


    El alumno contará con todos los contenidos y recursos: vídeos, presentaciones, libros, links de internet, y una serie de actividades tales como: foros, auto evaluaciones, ensayos, estudios de caso, etc... todo ello articulado y organizado en una guía académica semanal por docentes especializados. A la par, una vez cada 15 días (según la asignatura que se trate), tendrá una sesión sincrónica con el docente. Esta sesión es una reunión donde podrá interactuar con el facilitador y sus pares académicos, exponer dudas y preguntas. Generalmente se realiza entre lunes y viernes, entre 19:00 y 22:00, horario de CDMX. No es una sesión obligatoria, a menos que se indique lo contrario al inicio de la asignatura.

    Validez Académica

    Campo Laboral

    Este Diplomado en Python va dirigido a profesionales, emprendedores/as y estudiantes que quieran profundizar en el ámbito de la programación con Python, así como a cualquier persona interesada en conocer las oportunidades y desafíos que ofrece este lenguaje. No se requieren conocimientos previos específicos, solo curiosidad e interés por aprender

    Perfil de egreso

    Al finalizar este diplomado en Python, podrás acceder a diversas salidas laborales relacionadas con el sector de la programación con Python, tales como las relacionadas con programación o desarrollo de aplicaciones con Python, analista o científico/a de datos con Python, ingeniería o especialización en visión artificial o aprendizaje automático con Python
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