10 Los Mejores Cursos De Python en Línea

Descripción general del curso Configuración de Python Fundamentos de estructuras de datos y objetos de Python Operadores de comparación de Python Declaraciones de Python Métodos y funciones Proyecto Milestone – 1 Programación orientada a objetos Módulos y paquetes Manejo de errores y excepciones Proyecto Milestone – 2 Decoradores de Python Generadores de Python Módulos avanzados de Python Web Scraping con Python Trabajar con imágenes con Python Trabajar con PDF y archivos CSV de hojas de cálculo Correos electrónicos con Python Proyecto final de Python Objetos avanzados de Python y estructuras de datos Material adicional: Introducción a las GUI APÉNDICE: MATERIAL ANTIGUO DE PYTHON 2 SECCIÓN ADICIONAL: ¡GRACIAS!

“Conceptos básicos de Python Funciones de control de flujo Manejo de errores con try/except Escritura de un programa completo: Adivina las listas de números Diccionarios Más información sobre cadenas Ejecución de programas desde la línea de comandos Expresiones regulares Archivos Depuración Web Scraping Documentos de Excel, Word y PDF Correo electrónico Automatización de GUI”

¡Bienvenido al curso! Aquí te ayudaremos a empezar en las mejores condiciones. ——————– Parte 1: Preprocesamiento de datos ——————– Preprocesamiento de datos en Python Data Preprocesamiento en R ——————– Parte 2: Regresión ——————– Regresión lineal simple Regresión lineal múltiple Regresión polinomial Regresión de vector de soporte (SVR) Regresión de árbol de decisión Regresión de bosque aleatorio Evaluación de modelos de regresión Selección de modelo de regresión de rendimiento en Python Selección de modelo de regresión en R ——————- – Parte 3: Clasificación ——————– Regresión logística K-vecinos más cercanos (K-NN) Máquina de vectores de soporte (SVM) Kernel SVM Naive Bayes Árbol de decisión Clasificación Aleatoria Clasificación de bosques Selección del modelo de clasificación en Python Evaluación del rendimiento de los modelos de clasificación ——————– Parte 4: Agrupación en clústeres ————— —– Agrupamiento de K-Means Agrupamiento jerárquico ——————– Parte 5: Aprendizaje de reglas de asociación ————- ——- A priori Eclat ——————– Parte 6: Refuerzo Learni ng ——————– Límite de confianza superior (UCB) Muestreo de Thompson ——————– Parte 7: Procesamiento del lenguaje natural ——————– ——————– Parte 8: Aprendizaje profundo ——————– Redes Neuronales Artificiales Redes Neuronales Convolucionales ——————– Parte 9: Dimensionalidad Reducción ——————– Análisis de componentes principales (PCA) Análisis discriminante lineal (LDA) Kernel PCA ————— —– Parte 10: Selección de modelos y potenciación ——————– Selección de modelos Clases adicionales de XGBoost

“Día 1 – Principiante – Trabajar con variables en Python para administrar datos Día 2 – Principiante – Comprender los tipos de datos y cómo manipular cadenas Día 3 – Principiante – Flujo de control y operadores lógicos Día 4 – Principiante – Aleatorización y listas de Python Día 5 – Principiante – Python Loops Día 6 – Principiante – Funciones de Python y Karel Día 7 – Principiante – Ahorcado Día 8 – Principiante – Parámetros de funciones y Cifrado César Día 9 – Principiante – Diccionarios, anidamiento y subasta secreta Día 10 – Principiante – Funciones con salidas Día 11 – Principiante – The Blackjack Capstone Project Día 12 – Principiante – Alcance y juego de adivinanzas numéricas Día 13 – Principiante – Depuración: cómo encontrar y corregir errores en su código Día 14 – Principiante – Proyecto de juego superior inferior Día 15 – Intermedio – Configuración del entorno de desarrollo local & the Coffee Machine Día 16 – Intermedio – Programación Orientada a Objetos (OOP) Día 17 – Intermedio – El Proyecto Quiz y los Beneficios de OOP Día 18 – Intermedio – Tortuga y el Día de la Interfaz Gráfica de Usuario (GUI) 19 – Intermedio – Instancias, estado y funciones de orden superior Día 20 – Intermedio – Construir el juego de la serpiente Parte 1: Animación y coordenadas Día 21 – Intermedio – Construir el juego de la serpiente Parte 2: Herencia y división de listas Día 22 – Intermedio – Construir Pong: The Famous Arcade Game Día 23 – Intermedio – The Turtle Crossing Capstone Project Día 24 – Intermedio – Archivos, directorios y rutas Día 25 – Intermedio – Trabajando con datos CSV y la biblioteca Pandas Día 26 – Intermedio – Comprensión de listas y el alfabeto NATO Día 27 – Intermedio – Tkinter, *args, **kwargs y creación de programas GUI Día 28 – Intermedio – Tkinter, escritura dinámica y la aplicación GUI Pomodoro Día 29 – Intermedio – Creación de una aplicación GUI de administrador de contraseñas con Tkinter Día 30 – Intermedio – Errores, excepciones y datos JSON: mejora de la contraseña Día 31 – Intermedio – Proyecto Capstone de aplicación de tarjeta flash Día 32 – Intermedio+ Enviar correo electrónico (smtplib) y administrar fechas (fecha y hora) Día 33 – Intermedio+ Terminal API Parámetros de s y API – ISS Overhead Notifier Día 34 – Intermedio+ Práctica de API – Creación de una aplicación de prueba GUI Día 35 – Intermedio+ Claves, autenticación y variables de entorno: Enviar SMS Día 36 – Intermedio+ Proyecto de alerta de noticias sobre operaciones bursátiles Día 37 – Intermedio+ Proyecto de seguimiento de hábitos: Solicitudes y encabezados de publicación de API Día 38: Intermedio+ Seguimiento de ejercicios con hojas de cálculo de Google Día 39: Intermedio+ Capstone Parte 1: Buscador de ofertas de vuelos Día 40: Intermedio+ Capstone Parte 2: Flight Club Día 41: Web Foundation: Introducción a HTML Día 42: Web Foundation – HTML intermedio Día 43 – Web Foundation – Introducción a CSS Día 44 – Web Foundation – CSS intermedio Día 45 – Intermedio+ Web Scraping con Beautiful Soup Día 46 – Intermedio+ Crea una lista de reproducción de Spotify usando Musical Time Machine Día 47 – Intermedio+ Crea un precio de Amazon automatizado Rastreador Día 48: Intermedio+ Selenium Webdriver Navegador y juego Bot Día 49: Intermedio+ Automatización de solicitudes de empleo en LinkedIn D ay 50 – Intermedio+ Auto Tinder Swiping Bot Día 51 – Intermedio+ Internet Speed Twitter Quejas Bot Día 52 – Intermedio+ Instagram Follower Bot Día 53 – Intermedio+ Web Scraping Capstone – Entrada de datos Automatización de trabajos Día 54 – Intermedio+ Introducción al desarrollo web con Flask Día 55 – Intermedio+ Análisis de HTML y URL en Flask y el juego Higher Lower Día 56 – Intermedio+ Representación de archivos HTML/estáticos y uso de plantillas de sitios web Día 57 – Intermedio+ Plantillas con Jinja en aplicaciones Flask Día 58 – Web Foundation Bootstrap Día 59 – Avanzado – Blog Capstone Project Parte 2 – Adición de estilo Día 60 – Avanzado – Realización de solicitudes POST con Flask y formularios HTML Día 61 – Avanzado – Creación de formularios avanzados con Flask-WTForms Día 62 – Avanzado – Flask, WTForms, Bootstrap y CSV – Proyecto Coffee & Wifi Día 63 – Avanzado – Bases de datos y con SQLite y SQLAlchemy Día 64 – Avanzado – Mis 10 mejores sitios web de películas Día 65 – Escuela de diseño web – Cómo crear un sitio web que a la gente le encante Día 66 – Avanzado – Creación de su propia API con enrutamiento RESTful Día 67 – Avanzado – Blog Capstone Project Parte 3 – Enrutamiento RESTful Día 68 – Avanzado – Autenticación con Flask Día 69 – Avanzado – Blog Capstone Project Parte 4 – Adición de usuarios Día 70 – Avanzado – Implementación de su aplicación web con Heroku Día 71 – Avanzado – Exploración de datos con Pandas: Carrera universitaria frente a su salario Día 72 – Avanzado – Visualización de datos con Matplotlib: Lenguajes de programación Día 73 – Avanzado – Agregación y combinación de datos con Pandas: Analice el conjunto de datos LEGO Día 74 – Avanzado – Datos de tendencias de Google: remuestreo y visualización de series temporales Día 75 – Avanzado – Hermosos gráficos Plotly y análisis de la tienda de aplicaciones de Android Día 76 – Avanzado – Computación con matrices NumPy y N-Dimensional Día 77 – Avanzado – Regresión lineal y datos Visualización con Seaborn Día 78 – Avanzado – Análisis del Premio Nobel con Plotly, Matplotlib y Seaborn Día 79 – Avanzado – El trágico descubrimiento del lavado de manos: pruebas t y distribuciones Día 80 – Avanzado – Proyecto Capstone – Predicción de precios de la vivienda Día 81 – Proyecto de cartera profesional – [Secuencias de comandos de Python] Día 82 – Proyecto de cartera profesional – [Desarrollo web de Python] Día 83 – Proyecto de cartera profesional – [Secuencias de comandos de Python] Día 84 – Cartera profesional Proyecto – [GUI] Día 85 – Proyecto de Portafolio Profesional – [GUI] Día 86 – Proyecto de Portafolio Profesional – [Juego] Día 87 – Proyecto de Portafolio Profesional – [Desarrollo Web] Día 88 – Proyecto de Portafolio Profesional – [Desarrollo Web] Día 89 – Proyecto de portafolio profesional – [Aplicación de escritorio GUI] Día 90 – Proyecto de portafolio profesional – [Solicitudes HTTP y API] Día 91 – Proyecto de portafolio profesional – [Procesamiento de imágenes y ciencia de datos] Día 92 – Proyecto de portafolio profesional – [Web Scraping] Día 93 – Proyecto de portafolio profesional – [Automatización de GUI] Día 94 – Proyecto de portafolio profesional – [Juego] Día 95 – Proyecto de portafolio profesional – [Solicitudes HTTP y API] Día 96 – Proyecto de portafolio profesional – [Desarrollo web ment] Día 97 – Proyecto de Portafolio Profesional – [Automatización Python] Día 98 – Proyecto de Portafolio Profesional – [Ciencia de Datos] Día 99 – Proyecto de Portafolio Profesional – [Ciencia de Datos] Día 100 – Proyecto de Portafolio Profesional – [Ciencia de Datos] Tramo Final”

Introducción al curso Configuración del entorno Descripción general de Jupyter Curso acelerado de Python Python para análisis de datos – NumPy Python para análisis de datos – Pandas Python para análisis de datos – Ejercicios de Pandas Python para visualización de datos – Matplotlib Python para visualización de datos – Seaborn Python para visualización de datos – Pandas Built- en visualización de datos Python para visualización de datos – Plotly y Cufflinks Python para visualización de datos – Trazado geográfico Proyecto Capstone de datos Introducción al aprendizaje automático Regresión lineal Validación cruzada y compensación de sesgo y varianza Regresión logística K Vecinos más cercanos Árboles de decisión y bosques aleatorios Máquinas vectoriales compatibles K Agrupación de medios Análisis de componentes principales Sistemas de recomendación Procesamiento de lenguaje natural Redes neuronales y aprendizaje profundo Big Data y Spark con Python SECCIÓN ADICIONAL: ¡GRACIAS!

“Introducción al curso Instalación y configuración Entrando en el mundo de Python Control de flujo de programas en Python Funciones de listas y tuplas: una introducción Diccionarios y conjuntos Lectura y escritura de archivos en Python Módulos y funciones en Python Python orientado a objetos Uso de bases de datos en Python Generadores, comprensiones y el tiempo módulo Big O notation Course Remaster in Progress ARCHIVED-The Basics of Python ARCHIVED-Program Flow Control in Python ARCHIVED-Lists, Ranges & Tuples in Python ARCHIVED-The Binary number system added ARCHIVED-Python Dictionaries and Sets ARCHIVED-Input and Output (I /O) en Python Información adicional: código fuente y otras cosas adicionales: incluye diapositivas”

“Bienvenido Primeros pasos con Python Lo básico: Tipos de datos Lo básico: Operaciones con tipos de datos Lo básico: Funciones y condicionales Lo básico: Procesamiento de la entrada del usuario Lo básico: Bucles Juntando las piezas: Creación de una lista de programas Comprensiones Más sobre funciones Procesamiento de archivos Módulos Uso Python con archivos CSV, JSON y Excel Computación científica y numérica con Python y Numpy App 1: Mapeo web con Python: Mapeo interactivo de población y volcanes Corrección de errores de programación Procesamiento de imágenes y videos con Python App 2: Control de la cámara web y detección de objetos Interactivo Visualización de datos con Python y la aplicación Bokeh 3 (Parte 1): Análisis y visualización de datos con Pandas y la aplicación Matplotlib 3 (Parte 2): Análisis y visualización de datos – Gráficos interactivos en el navegador Aplicación 4: Desarrollo web con Flask – Cree un sitio web personal Creación de interfaces gráficas de usuario (GUI) de escritorio con Python Interacción con bases de datos Aplicación 5: Aplicaciones GUI y SQL: Build a Book Inven tory Desktop Aplicación de base de datos GUI Aplicación de programación orientada a objetos (POO) 6: Desarrollo de aplicaciones móviles: Cree una aplicación para sentirse bien Creación de un archivo APK de Android desde la aplicación Kivy Web Scraping con Python y Beautiful Soup Aplicación 7: Web Scraping – Propiedades de raspado para Venta desde la aplicación web 8: Flask y PostGreSQL – Cree una aplicación web de recopilación de datos Aplicación 9: Django & Bootstrap Blog y aplicación de traductor Aplicación 10: Cree una aplicación web de geografía con ejercicios adicionales de Flask y Pandas Aplicación adicional: Creación de una aplicación adicional de diccionario de sinónimos en inglés : Creación de una aplicación de bonificación de bloqueador de sitios web: Tablero de visualización de datos con ejercicios de bonificación Bokeh Conclusión”

Introducción al curso Introducción al front-end HTML Nivel uno – Fundamentos HTML Nivel dos – CSS avanzado Nivel uno – Fundamentos CSS Nivel dos – Capstone avanzado Project One Descripción general de Bootstrap Javascript Nivel uno – Fundamentos Javascript Nivel dos Document Object Model jQuery Back-End Introducción Python – Nivel One Python – Nivel dos Django Nivel uno – Conceptos básicos Django Nivel dos Django Nivel tres Django Nivel cuatro Django Nivel cinco Implementación de Django Temas avanzados – CBVs Primer proyecto de clonación Sitio de redes sociales Proyecto de clonación Temas avanzados Conferencia – Barra de herramientas de depuración Temas avanzados – Personalización del administrador de Django BONIFICACIÓN SECCIÓN: ¡GRACIAS!

Introducción Introducción a Python Conceptos básicos de Python Conceptos básicos de Python II Entorno de desarrollador Python avanzado: Programación orientada a objetos Python avanzado: Programación funcional Python avanzado: Decoradores Python avanzado: Manejo de errores Python avanzado: Generadores Módulos en Python Depuración en Python E/S de archivos Expresiones regulares Pruebas en Python Carrera De un desarrollador de Python Creación de secuencias de comandos con Python Extracción de datos con Python Desarrollo web con Python Automatización/pruebas Aprendizaje automático + ciencia de datos ¿Adónde ir desde aquí? Apéndice de bits adicionales: Formularios HTML SECCIÓN DE BONIFICACIÓN

“Introducción al curso Instalación de Python, primeros pasos y ¡un consejo de alto secreto! Cajas pequeñas simples – Variables en Python Los 123 – Números en Python El ABC – Cómo usar cadenas para manejar texto en Python Si esto, entonces aquello: Lógica y flujo condicional en Python Sostén esto para mí: Las estructuras de datos de Python se vuelven locas – Bucles en Python Getting Funky – ¡Funciones en Python OOP! – Programación orientada a objetos (POO) en Python Entonces, ¿qué sigue? + Recursos”