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Coursera 课程《PCEP 认证 Python 入门》是一门全面的 Python 编程课程，旨在帮助学习者掌握 Python 编程基础，并为 PCEP（Certified Entry-Level Python Programmer）认证考试做准备。 本课程涵盖了Python的核心概念，包括： * **语法基础:** 学习 Python 的基本语法规则。 * **变量与运算符:** 理解变量的声明、赋值以及各种运算符的使用。 * **函数开发:** 掌握函数的定义、调用和参数传递。 * **数据验证:** 学习如何进行数据验证以确保程序的健壮性。 * **集合类型:** 深入学习列表（lists）、字典（dictionaries）和元组（tuples）等数据结构。 * **面向对象编程 (OOP):** 了解类、对象、继承等面向对象的核心概念。 * **日期处理:** 学习如何处理日期和时间。 * **序列化:** 掌握 JSON 和 Pickle 的使用，用于数据的存储和传输。 * **文件操作:** 学习如何读写文件。 * **数据分析基础:** 介绍 pandas 和 numpy 库，为数据分析打下基础。 此外，课程还会介绍 **Jupyter Notebook** 和 **Google Colab** 这类流行的编程和实验平台，帮助学习者更高效地编码和测试。 本课程适合所有需要学习 Python 的专业人士和学生，特别是那些打算深入学习 Python 高级主题的人。课程提供丰富的学习资源，包括视频课程、阅读材料、实践练习和测验，以确保学习效果。 Python 是当今需求量最大、增长最快的编程语言之一。它语法简洁易懂，适用于开发各类应用程序。其强大的数据处理和可视化库更是人工智能、机器学习、数据分析和数据科学领域的全球标准。
Este curso te ofrece el conocimiento que necesitas para programar profesionalmente usando Python, y te prepara para obtener la certificación PCEP (Certified Entry-Level Python Programmer).Aprenderás los fundamentos de sintaxis del lenguaje, el manejo de variables y operadores, desarrollo de funciones, validación de datos, uso de colecciones (listas, diccionarios, tuplas), programación orientada a objetos, manejo de fechas, serialización JSON/Pickle, manejo de archivos, y una introducción a pandas y numpy, para realizar trabajos de analítica de datos.Se incluye además la explicación del uso de las plataformas Jupyter Notebook y Google Colab, para que puedas codificar y probar tus desarrollos.Este curso está dirigido a todas aquellas personas que por razones profesionales o académicas requieren aprender a programar en Python; es indispensable para todas aquellas personas que vayan a adentrarse en temas avanzados de Python en el corto plazo. Contiene múltiples recursos de aprendizaje: lecciones en video, lecturas, prácticas guiadas y Quizes, para garantizar el aprendizaje.Python es el lenguaje de programación de mayor demanda y crecimiento en los últimos años: es un lenguaje sencillo - english like -, que permite programar con facilidad aplicaciones de todo tipo, para múltiples plataformas.Sus poderosas librerías para el procesamiento y visualización de datos son estándar a nivel mundial para proyectos de inteligencia artificial, machine learning, analítica de datos y data science.
