Python potenciado con ChatGPT

所在平台: Udemy

课程主页: https://www.udemy.com/course/python-integral/

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课程简介

coursera 上的“Python potenciado con ChatGPT”课程内容总结: 这门课程旨在教授 Python 编程,从基础语法到高级应用。课程将逐步深入,先学习核心概念,再通过实践应用巩固。ChatGPT(3.5 版本)将作为多功能助手贯穿全程,用于代码解释、纠错和编写。 **课程特点:** * **全面:** 涵盖 Python 的三种主要编程风格:模块化、函数式和面向对象。 * **实用:** 重点使用 Pandas 和 NumPy 库,并包含 Web Scraper 等实际项目。 * **可迁移:** 学习 GitHub、包管理、API 等通用编程技能,提升就业竞争力。 * **严谨:** 基于 Python 官方文档和行业最佳实践。 * **挑战性:** 包含机器学习、自动化、游戏开发、GUI 等应用模块。 * **激励性:** 提供进度衡量机制。 **学习资源:** * **示例:** 简短代码,演示每个概念。 * **测验:** 每节课后有即時反馈的测验。 * **编码练习:** 需完成或根据指示编写代码片段。 * **渐进式脚本:** 逐步构建一个温度转换器。 * **挑战脚本:** 中期开始,开发完整的脚本,有详细指导。 **主要学习内容:** * 模块和包 * Python 语法和语义 * 结构化编程(函数、迭代、条件) * 错误处理 * 数据传输 * Pandas 和 NumPy 库 * 数据表重塑和调试 * 结果可视化 * 函数式编程风格 * 面向对象编程风格 * 使用 Streamlit 创建仪表板 * Python 在热门领域的应用 TOPICS 课程视频和练习均附带 Jupyter Notebook 格式的文档,托管在 GitHub。

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课程详情

Aprender un idioma implica primero memorizar algunas palabras, seguidamente conectarlas en sencillas frases, y con el tiempo aprender a crear oraciones y párrafos más complejos. Así se desarrolla este curso de Python. Comenzamos por familiarizarnos con los elementos y las reglas sintácticas esenciales del lenguaje, pero rápidamente avanzamos con aplicaciones no triviales de lo aprendido. Y a continuación se repite el proceso a un nivel superior de conocimiento. La práctica reiterada les llevará progresivamente a escribir sus propios scripts. ChatGPTSe incorpora ChatGPT 3.5 (versión gratuita) como ayudante multipropósito. Se muestra cómo emplear ChatGPT para interpretar, corregir y escribir código en Python. La última Sección incluye clases introduciendo ChatGPT y aplicándolo a temas específicos del curso.Este curso de Python es:completo pues incluye los tres estilos de programación que caracterizan a Python: Modular, Funcional y Orientado a Objetos.no trivial pues se trabaja fuertemente con las bibliotecas pandas y numpy, indispensables en Ciencia de Datos.práctico pues va más allá de puros ejercicios teóricos para realizar ejercicios prácticos, como la creación de un Web Scraper para obtener datos financieros de la web.trasladable ya que aprenderás a manejar GitHub, paquetes, APIs y otras prácticas que hacen a la programación general más allá del lenguaje de elección, lo cual se trasladará como ventaja competitiva en el mercado laboral.riguroso pues se basa en la documentación oficial de Python y mejores prácticas en la industriadesafiante pues agrega un módulo especial con programas aplicados a Machine Learning, automatización, desarrollo de juegos, GUIs y mucho más…estimulante pues podrán medir el progreso.Recursos de aprendizajeEl objetivo prioritario de Python Integral es que aprendas a programar. Para ese fin el curso implementa herramientas de diferente grado de complejidad.Ejemplos - Breves códigos que ejemplifican cada concepto introducidoCuestionarios - Cada sección incluye un cuestionario de respuesta inmediataEjercicios de codificación - Se trata de fragmentos de código que requieren ser completados o crear código según instrucciones. A diferencia de los ejemplos, donde eres un receptor, en los ejercicios eres un actor. Script progresivo - A lo largo del curso se construye el script Conversor de Temperatura, que convierte entre escalas de temperatura, agregando funcionalidades a medida que se incorpora conocimiento. Scripts desafío - A partir de la mitad del curso, una vez adquiridas las herramientas de codificación necesarias, desarrollarás scripts completos ayudado por detalladas guías de codificación.A lo largo del curso aprenderas a dominar los siguientes contenidos:Módulos y paquetesSintaxis y semántica de PythonEl estilo de programación estructurada: funciones, iteraciones, condicionesGestión de erroresTransferencia de datosBibliotecas pandas y numpyReformateo y depuración de tablas de datosVisualización de resultadosEl estilo de programación funcionalEl estilo de programación orientada a objetosCrear eficientes tableros de control (dashboards) con StreamlitTópicos aplicados a las ramas más demandadas de la programación con PythonLos videos de clases y de ejercicios están respaldados por documentos en formato de cuadernos de Jupyter almacenados en una cuenta especial en GitHub.

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