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Introducción a Python

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Temario
Reseñas

Introducción a Python para Ciencias Sociales.

⚠️ AVISO: Este curso se publica formalmente el 3 de marzo del 2025. En este momento el curso es público y accesible, pero su versión final y mejor revisada estará disponible en esa fecha.

Temario

  • 6 Sections
  • 37 Lecciones
  • 2 Quizzes
  • Duración: 0m
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Fundamentos
13 Lecciones
  1. Fundamentos
  2. Condicionales
  3. Funciones
  4. Strings y manipulación de texto
  5. Ciclos e iteraciones
  6. Estructuras de Datos I
  7. Generador de contraseñas (Recapitulación)
  8. Anidación de datos
  9. Python Comprehensions
  10. Funciones anónimas - Lambda Functions
  11. Funciones de orden superior - Filter, Map, Reduce
  12. Manejo de archivos
  13. APIs y HTTP
Manejo de errores
3 Lecciones
  1. Errores: el pan de cada día
  2. Manejo de errores/excepciones
  3. Assert Expressions
NumPy: Numerical Python
7 Lecciones
  1. Introducción a Numpy: Numerical Python
  2. Creación y manipulación básica de arrays
  3. Modificación y ordenamiento de arrays
  4. Operaciones con arrays
  5. Constantes y funciones universales
  6. Métodos matemáticos y estadísticos
  7. Extra: Generación de números aleatorios
Pandas: Manipulación de datos en Python
7 Lecciones
  1. Introducción a Pandas: Módulo de análisis de datos en Python
  2. Estructuras: Series y DataFrames
  3. Selección y filtrado de datos
  4. Añadiendo, reemplazando, borrando valores
  5. Operaciones, ordenamiento y concatenación de datos
  6. Joins: Conjuntos
  7. Importación y exportación de datos
Plotly: Visualización de datos interactiva y estática
5 Lecciones
  1. Introducción a Plotly: Módulo de visualización dinámica y estática de datos
  2. Gráficos básicos: de puntos, de líneas, de barras, de pastel, de burbuja
  3. Gráficos estadísticos: histogramas, mapas de calor, gráficas de violín, matriz de puntos, distribuciones de probabilidad
  4. Manejo de mapas con Plotly
  5. Gráficos en 3 dimensiones con Plotly
Proyectos finales
2 Lecciones2 Quizzes
  1. Otimización de portafolio de inversión (Modelo Markowitz) con API de Yahoo! Finance
  2. Índice Gini + Curva de Lorenz con APIs de INEGI y CEPAL
  3. Prueba
  4. Examen parcial
5 out of 5

1 user rating

abrilgarciamur
Aug 4, 2025 @ 2:10 pm
Hola! Subirán las clases sin información? (desde la Clase 4 de Pandas) Son super útiles, gracias!
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