|
所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/python-curso-completo-analisis-y-visualizacion-de-datos/
课程评论：没有评论
课程名称：完整的Python课程 - （语法、Numpy、Pandas、Matplotlib） 课程概述：Python已经成为最受欢迎的编程语言之一，因其强大与易学的特点而受到广泛应用。本课程将介绍Python的背景知识以及其受欢迎的原因，尤其是在人工智能和数据分析领域的应用。课程开始时，我们将准备好开发环境，讲解如何安装Python的两大流行发行版，以及如何为这些发行版安装新模块以扩展功能。此外，我们将介绍多种可用于Python开发的工具，重点关注Jupyter Notebook，这是我们在整个课程中使用的开发环境。 课程目标包括： - 了解Python的历史与特征。 - 理解过去一年中存在的版本问题。 - 学习在个人计算机上安装Python的步骤。 - 掌握各种Python编程工具的使用。 - 理解Jupyter Notebook的开发环境。 - 学习Python的语法，包括标识符、注释和缩进。 - 学会如何在变量和常量中存储值。 - 了解Python的基本数据类型：数值、布尔型、字符串和None类型。 - 掌握可应用于各种数据类型的不同运算符。 此课程旨在为学习者提供全面的Python编程基础，帮助他们在数据科学和人工智能领域打下坚实的基础。
Python se ha convertido en uno de los lenguajes de programación más populares debido a su potencia y su facilidad para aprenderlo. En este tema pondremos en contexto qué es Python y qué características han hecho que este lenguaje sea uno de los más utilizados, sobre todo en campos de inteligencia artificial o análisis de datos. Además, en este tema prepararemos nuestros equipos para poder desarrollar en Python. Para ello, explicaremos cómo instalar las dos distribuciones más populares dentro de Python y cómo instalar nuevos módulos en estas distribuciones para aumentar el número de funcionalidades. Por último, describiremos diferentes herramientas disponibles para desarrollar en este lenguaje y nos centraremos en Jupyter Notebook, que será el entorno de desarrollo que usaremos a lo largo del curso. Los objetivos que trataremos son: Contextualizar Python desde su historia y sus características. Comprender el problema de las versiones que ha existido hasta este año. Conocer los pasos para instalar Python en nuestro equipo. Conocer las distintas herramientas existentes para programar en Python. Comprender el entorno de desarrollo de Jupyter Notebook.Conocer las sintaxis de Python para los identificadores, los comentarios y la sangría. Conocer cómo almacenar valores en variables y constantes. Comprender los tipos básicos de Python: numéricos, booleanos, cadenas de caracteres y el tipo None. Conocer los diferentes operadores que podemos aplicar a cada uno de los tipos de datos.
