El aprendizaje de Python ofrece a las programadoras una amplia variedad de carreras profesionales a elegir. Python es un lenguaje de programaci\u00f3n de c\u00f3digo abierto (gratuito) que se utiliza en ciencia de datos, inteligencia artificial, programaci\u00f3n web y en una variedad de aplicaciones cient\u00edficas. El lenguaje Python permite a las desarrolladoras concentrarse en la resoluci\u00f3n del problema, en lugar de enfocarse en la sintaxis. Su tama\u00f1o y sintaxis simplificada le aportan cierta ventaja sobre lenguajes como Java y C++ y la abundancia de bibliotecas le da el poder necesario para lograr grandes cosas<\/p>\n\n\n\n
Mediante este m\u00f3dulo se inicia el aprendizaje de Python para la programaci\u00f3n en general, as\u00ed como para la ciencia de datos. El nivel de la participante es principiante, por lo no<\/strong> se requieren conocimientos previos en la materia. <\/strong><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n M\u00f3dulo II: Ciencia de datos aplicada<\/strong><\/p>\n\n\n\n Este m\u00f3dulo se encarga de llevar las habilidades adquiridas en Python al siguiente nivel. La participante aprender\u00e1 a hacer predicciones con sistemas basados en datos, as\u00ed como a implementar un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n\n\n\n Se mostrar\u00e1n mediante casos pr\u00e1cticos empresariales y con set de datos reales todas las etapas del proceso de modelado, desde la definici\u00f3n del \u201cbusiness problem\u201d hasta la visualizaci\u00f3n de resultados, transformando los datos en informaci\u00f3n relevante para el negocio.<\/p>\n\n\n\n La participante aprender\u00e1 a manejar e interpretar los principales algoritmos utilizados en cada problem\u00e1tica, as\u00ed como las herramientas y bibliotecas de c\u00f3digo abierto, metodolog\u00edas, bases de datos y herramientas de an\u00e1lisis de datos y aprendizaje autom\u00e1tico con el lenguaje Python.<\/p>\n\n\n\n Contenido:<\/strong><\/p>\n\n\n\n Subm\u00f3dulo 1: <\/strong>Ciencia de datos y Python basics<\/p>\n\n\n\n Subm\u00f3dulo 2:<\/strong> Herramientas para ciencia de datos<\/p>\n\n\n\n Subm\u00f3dulo 3:<\/strong> An\u00e1lisis de datos con Python<\/p>\n\n\n\n Subm\u00f3dulo 4:<\/strong> Aprendizaje autom\u00e1tico con Python<\/p>\n\n\n\n Subm\u00f3dulo 5: <\/strong>Visualizaci\u00f3n de datos con Python<\/p>\n\n\n\n M\u00f3dulo III: Python en microcontroladores y en dise\u00f1o 3D<\/strong><\/p>\n\n\n\n La participante conocer\u00e1 y aprender\u00e1 a manejar microPython. Este framework permite programar microcontroladores usando el lenguaje de programaci\u00f3n Python. El m\u00f3dulo permitir\u00e1 desde realizar los primeros pasos con este framework (no es necesario conocimiento previo sobre python), hasta poder realizar un peque\u00f1o proyecto.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Laboratorio de competencias<\/strong><\/p>\n\n\n\n Laboratorio de empleabilidad <\/strong>– <\/p>\n\n\n\n Se establecer\u00e1n diferentes proyectos cada uno referente a un sector o esfera social, las participantes tendr\u00e1n que buscar la soluci\u00f3n a los problemas\/retos asociados a su proyecto, para posteriormente ponerlos en com\u00fan y dejar la v\u00eda abierta a posibles soluciones planteadas desde el resto de proyectos.<\/p>\n\n\n\n Tambi\u00e9n se plantear\u00e1n retos\/problemas que se pueden encontrar en la vida laboral, como preparar una oferta, presentarse a empresas clientes, difundir, crear marca personal, que resolver\u00e1n de la misma.<\/p>\n\n\n\n Inserci\u00f3n por cuenta ajena y propia<\/strong> – <\/p>\n\n\n\n Siguiendo con el trabajo por proyectos y haciendo uso de herramientas digitales y las capacidades adquiridas se preparar\u00e1n para ofrecerse al mercado laboral.<\/p>\n\n\n\n Trabajaremos la marca personal<\/em> de las participantes en el sector en el que quieran desarrollar su proyecto, eso aunar\u00e1 todas sus competencias, conocimientos, formaci\u00f3n y gustos y el valor a\u00f1adido que quieren ofrecer con su trabajo, que las distingue y las hace \u00fanicas.<\/p>\n\n\n\n Haciendo uso de las herramientas digitales, prospectar\u00e1n el mercado laboral, cada una con sus l\u00edmites geogr\u00e1ficos, personales, econ\u00f3micos, con sus gustos y preferencias a la hora de trabajar para conocer el tejido empresarial y las empresas y sectores que pueden necesitar de sus servicios.<\/p>\n\n\n\n Las clases de Python y de laboratorio de competencias y empleabilidad se superponen en el tiempo como veis en el siguiente diagrama:<\/p>\n\n\n\n \u00bfESTAS INTERESADA EN PARTICIPAR? <\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/i1.wp.com\/formacion.barakaldomakers.org\/wp-content\/uploads\/2021\/02\/INTRODUCCION-A-LA-PROGRAMACION-EN-PYTHON-PARA-DATA-SCIENCE_V2.png?resize=1024%2C724&ssl=1\")
<\/figure>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/i1.wp.com\/formacion.barakaldomakers.org\/wp-content\/uploads\/2021\/02\/image-4.png?resize=742%2C561&ssl=1\")
<\/figure>\n\n\n\n