Cursos Online聽Bonificados聽de Python

Cursos online de Python

聽 聽 聽 聽 Bonificaci贸n por FUNDAE

鈻篖os cursos de Python聽pueden ser bonificados al 100% para la empresa receptora, incluso aunque este tenga un porcentaje de copago en raz贸n de su n煤mero de empleados en plantilla. El coste de la formaci贸n se recuperar谩 mediante descuento en el pago de los seguros sociales.

Tiempo

聽 聽 聽 聽 Duraci贸n y Plazo

鈻篖a duraci贸n de los cursos de Python聽online聽puede estar entre 20 y 100 horas lectivas , seg煤n sea el caso y sus contenidos. El plazo para realizarlo es flexible.

Fecha de inicio:

鈻郝燬e puede determinar libremente, si bien en cursos bonificados esta debe comunicarse a FUNDAE con al menos 7 d铆as naturales de antelaci贸n a la misma.

聽 聽 聽 聽Modalidades de impartici贸n

鈻郝燛l聽 curso se imparte en tres modalidades:

  • Teleformaci贸n con asistencia de profesor (acceso 24 hs.).
  • Clases en vivo o tambi茅n llamada "Aula Virtual" .
  • Modalidad MIXTA: combinaci贸n de las dos modalidades anteriores.

En cualquiera de los casos es un curso bonificable al 100% a trav茅s de FUNDAE.

鈻郝犅燬e imparten tambi茅n en modalidad presencial o blearning (semipresencial) en Madrid, Barcelona, 鈥嬧媀alencia, Sevilla y otras ciudades de Espa帽a. En la modalidad semipresencial los alumnos acceden al curso a trav茅s de internet pero asisten a sesiones presenciales con periodicidad semanal o quincenal seg煤n sea el caso.

Cursos online de Python

CURSOS DISPONIBLES

Modalidades: Presencial, Semipresencial y Online (Teleformaci贸n).聽Importe 100% bonificado por FUNDAE (antes Fundaci贸n tripartita) para alumnos que realicen al menos el 75% del curso.

Vea informaci贸n completa del temario del curso aqu铆:

  1. Inicio en Python
  2. Estructuras de Datos con Python
  3. Analizando datos con Python
  4. Visualizando datos con Python
  5. Deep Learning
  6. Ciencia de datos con Python
Deep Learning

Horas Lectivas: 160
Bonificaci贸n - 100%

Objetivos

Aprender谩s los fundamentos de las redes neuronales artificiales.

Conocer谩s diversas paqueter铆as que te ayudar谩n a optimizar tus redes neuronales

Construir谩s un sistema de aprendizaje profundo basado en redes neuronales.

Aplicar谩s lo aprendido en la creaci贸n de un generador de texto autom谩tico.

Ciencia de datos con Python

Horas Lectivas: 100
Bonificaci贸n - 100%

Objetivos

Comprender los conceptos b谩sicos del lenguaje Python y c贸mo se aplican a la ciencia de datos

Practicar la ciencia de datos iterativa con los notebooks Jupyter en IBM Cloud.

Analizar datos utilizando bibliotecas de Python como pandas y numpy.

Crear visualizaciones de datos con matplotlib, folium y seaborn.

Crear modelos de aprendizaje autom谩tico utilizando scipy y scikitlearn.

Demostrar dominio en la resoluci贸n de problemas de ciencia de datos en la vida real.

Diploma Acreditativo Inicio en Python

Horas Lectivas: 40
Bonificaci贸n - 100%

Aprender谩s聽

Qu茅 es un programa y por qu茅 merece la pena aprender a programar, las ventajas del lenguaje Python, c贸mo instalarlo y c贸mo utilizarlo

La plataforma Anaconda, los Jupyter Labs y el entorno de desarrollo Spyder

Las variables, expresiones y operadores l贸gicos en Python

Las distintas formas de ejecuci贸n聽de un programa, secuencial, condicional e iterativa y los comandos Python para implementarlas: if, for聽y while.

Las funciones como herramienta para reutilizar c贸digo y su extensi贸n, los m贸dulos y los paquetes

Diploma Acreditativo de Estructuras de Datos con Python

Horas Lectivas: 30
Bonificaci贸n - 100%

Objetivos

En este聽curso se presentar谩n las estructuras de datos centrales del lenguaje de programaci贸n Python. Pasaremos por los conceptos b谩sicos de la programaci贸n de procedimientos y exploraremos c贸mo podemos usar las estructuras de datos integradas de Python como listas, diccionarios y tuplas para realizar an谩lisis de datos cada vez m谩s complejos.聽

Analizando datos con Python

Horas Lectivas: 50
Bonificaci贸n - 100%

Aprender谩s

C贸mo importar conjuntos de datos, limpiar y preparar datos para el an谩lisis, resumir datos y construir canalizaciones de datos

C贸mo utilizar Pandas DataFrames, matrices multidimensionales Numpy y bibliotecas SciPy para trabajar con varios conjuntos de datos

C贸mo cargar, manipular, analizar y visualizar conjuntos de datos con pandas, una biblioteca de c贸digo abierto

C贸mo crear modelos de aprendizaje autom谩tico y hacer predicciones con scikit-learn, otra biblioteca de c贸digo abierto

Visualizando datos con Python

Horas Lectivas: 20
Bonificaci贸n - 100%

Objetivos

Aprender a como聽presentar datos usando algunas de las bibliotecas de visualizaci贸n de datos en Python, incluyendo Matplotlib, Seaborn y Folium聽

Aprender a c贸mo usar las herramientas b谩sicas de visualizaci贸n, que incluyen gr谩ficos de 谩rea, histogramas y gr谩ficos de barras

Aprender a c贸mo usar herramientas de visualizaci贸n especializadas, incluidos gr谩ficos circulares, gr谩ficos de caja, gr谩ficos de dispersi贸n y gr谩ficos de burbujas

Aprender a c贸mo usar herramientas de visualizaci贸n avanzadas, que incluyen gr谩ficos de Waffle, nubes de palabras y gr谩ficos de regresi贸n y Seaborn

Aprender a聽crear mapas y ver datos geoespaciales