Curso de Python Programming Fundamentals using Google Colab
Python is a versatile and widely-used programming language. Google Colab is an interactive cloud-based platform that allows users to write and execute Python code through their browser. It's particularly useful for machine learning, data analysis, and education.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level developers and data analysts who wish to learn Python programming from scratch using Google Colab.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the basics of Python programming language.
- Implement Python code in Google Colab environment.
- Utilize control structures to manage the flow of a Python program.
- Create functions to organize and reuse code effectively.
- Explore and use basic libraries for Python programming.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Programa del Curso
Introduction to Python and Google Colab
- Setting up Google Colab
- Understanding the Python programming environment
- Writing and executing your first Python script
Variables and Data Types
- Introduction to variables
- Different data types in Python
- Operations on numbers and strings
Control Structures
- Conditional statements
- Loops: for and while
- Controlling program flow with decisions
Functions and Modules
- Defining and calling functions
- Scope and lifetime of variables
- Importing and using modules
Working with Collections
- Lists and tuples
- Dictionaries and sets
- Iterating through collections
Basic Libraries in Python
- Introduction to libraries like NumPy and Matplotlib
- Basic data manipulation with Pandas
- Simple data visualization
Final Project
- Applying learned concepts to a small project
- Best practices for writing and organizing Python code
- Debugging and troubleshooting
Summary and Next Steps
Requerimientos
- No prior programming experience required
- Basic understanding of computer operations
- Familiarity with web browsing and simple mathematical concepts
Audience
- Developers
- Data analysts
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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Consultas
Testimonios (4)
El hecho de tener ejercicios más prácticos utilizando datos más similares a los que utilizamos en nuestros proyectos (imágenes de satélite en formato raster)
Matthieu - CS Group
Curso - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Traducción Automática
Una excelente preparación y experiencia del formador, comunicación perfecta en inglés. El curso fue práctico (ejercicios + compartir ejemplos de casos de uso)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Curso - Developing APIs with Python and FastAPI
Traducción Automática
Fue un curso intenso ya que tuvimos que cubrir mucho en poco tiempo. Nuestro entrenador sabía mucho sobre el tema y entregó el contenido para abordar nuestras necesidades. Hubo mucha información para aprender, pero nuestro entrenador fue muy útil y motivador. Respondió todas nuestras preguntas con buen detalle y nos sentimos que aprendimos mucho. Los ejercicios estaban bien preparados y las tareas se adaptaron según nuestras necesidades. Disfruté este curso.
Bozena Stansfield - New College Durham
Curso - Build REST APIs with Python and Flask
Traducción Automática
El entrenador desarrolla la formación según el ritmo del participante
Farris Chua
Curso - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Traducción Automática
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Cursos Relacionados
Scaling Data Analysis with Python and Dask
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de software que deseen usar Dask con el ecosistema Python para crear, escalar y analizar grandes conjuntos de datos.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Configure el entorno para comenzar a crear procesamiento de big data con Dask y Python.
- Explora las funciones, bibliotecas, herramientas y API disponibles en Dask.
- Comprenda cómo Dask acelera la computación paralela en Python.
- Aprenda a escalar el ecosistema de Python (Numpy, SciPy y Pandas) usando Dask.
- Optimice el entorno de Dask para mantener un alto rendimiento en el manejo de grandes conjuntos de datos.
Análisis de Datos en Python Usando Pandas y Numpy
14 HorasThis instructor-led, live training in Bolivia (online or onsite) is aimed at intermediate-level Python developers and data analysts who wish to enhance their skills in data analysis and manipulation using Pandas and NumPy.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up a development environment that includes Python, Pandas, and NumPy.
- Create a data analysis application using Pandas and NumPy.
- Perform advanced data wrangling, sorting, and filtering operations.
- Conduct aggregate operations and analyze time series data.
- Visualize data using Matplotlib and other visualization libraries.
- Debug and optimize their data analysis code.
Monax: Crea una Aplicación de Contrato Inteligente
7 HorasEn esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia, los participantes aprenderán cómo construir una aplicación de cadena de bloques de contratos inteligentes con Monax.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Desarrolle e implemente una aplicación distribuida utilizando tecnología blockchain y contratos inteligentes.
- Comprender el diseño y la funcionalidad de los "contratos inteligentes" y cómo crear uno.
- Implemente las mejores prácticas para el desarrollo seguro de aplicaciones de cadena de bloques.
- Aproveche las herramientas Monax para optimizar el desarrollo de aplicaciones distribuidas.
FARM (FastAPI, React, and MongoDB) Full Stack Development
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar la pila FARM (FastAPI, React y MongoDB) para crear aplicaciones web dinámicas, de alto rendimiento y escalables.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configure el entorno de desarrollo necesario que integre FastAPI, React y MongoDB.
- Comprenda los conceptos clave, las características y los beneficios de la pila FARM.
- Aprenda a crear API REST con FastAPI.
- Aprenda a diseñar aplicaciones interactivas con React.
- Desarrolle, pruebe e implemente aplicaciones (front-end y back-end) mediante la pila FARM.
Developing APIs with Python and FastAPI
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean usar FastAPI con Python para crear, probar e implementar API RESTful de manera más fácil y rápida.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar el entorno de desarrollo necesario para desarrollar APIs con Python y FastAPI.
- Crear APIs de forma más rápida y sencilla utilizando la biblioteca FastAPI.
- Aprender a crear modelos de datos y esquemas basados en Pydantic y OpenAPI.
- Conectar APIs a una base de datos utilizando SQLAlchemy.
- Implementar seguridad y autenticación en APIs utilizando las herramientas de FastAPI.
- Crear imágenes de contenedor e implementar APIs web en un servidor en la nube.
Desarrollo de Aplicaciones Web con Flask
14 HorasEste curso práctico está dirigido a Python desarrolladores que desean crear y mantener sus primeras aplicaciones web. También está destinado a personas que ya están familiarizadas con otros marcos web como Django o Web2py, y quieren aprender cómo el uso de un microframework (es decir, un marco que une bibliotecas de terceros en lugar de proporcionar una solución universal autónoma) cambia el proceso.
Una parte significativa del curso no se dedica a Flask en sí (es pequeño), sino a bibliotecas y herramientas de terceros que se utilizan a menudo en Flask proyectos.
Advanced Flask
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar las funciones avanzadas de Flask para crear aplicaciones web escalables sobre MongoDB.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Configura el entorno de desarrollo necesario para empezar a desarrollar aplicaciones web con Flask.
- Conozca los conceptos y técnicas avanzadas para proyectos de Flask del mundo real.
- Construya un servidor de API RESTful sobre MongoDB.
- Aprenda a crear contenedores, probar e implementar microservicios con Flask, Docker y Amazon EC2.
- Obtenga información sobre las integraciones avanzadas de Flask para escalar aplicaciones web.
Kivy: Creación de aplicaciones de Android con Python
7 HorasKivy es una biblioteca de interfaz gráfica de usuario multiplataforma de código abierto escrita en Python, que permite el desarrollo de aplicaciones multitáctiles para una amplia selección de dispositivos.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo instalar e implementar Kivy en diferentes plataformas, personalizar y manipular widgets, programar, activar y responder a eventos, modificar gráficos con multitáctil, cambiar el tamaño de la pantalla, empaquetar aplicaciones para Android y más.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Relacionar el código Python con el lenguaje Kivy.
- Tener una sólida comprensión de cómo funciona Kivy y cómo utiliza sus elementos más importantes, como widgets, eventos, propiedades, gráficos, etc.
- Desarrollar e implementar sin problemas aplicaciones Android basadas en diferentes requisitos empresariales y de diseño.
Formato del curso
- Combinación de exposición teórica, discusión, ejercicios y práctica intensiva.
Accelerating Python Pandas Workflows with Modin
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que desean usar Modin para crear e implementar cálculos paralelos con Pandas para un análisis de datos más rápido.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configure el entorno necesario para comenzar a desarrollar Pandas flujos de trabajo a escala con Modin.
- Comprender las características, la arquitectura y las ventajas de Modin.
- Conoce las diferencias entre Modin, Dask y Ray.
- Realice Pandas operaciones más rápido con Modin.
- Implemente toda la API Pandas y las funciones.
Game Development with PyGame
7 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean usar PyGame para crear y construir juegos usando Python programación.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a crear aplicaciones de juegos con PyGame y Python.
- Aprenda a crear aplicaciones interactivas PyGame integradas con animaciones y funciones multimedia.
- Ejecute y pruebe programas de juegos con PyGame test suite y conviértalos en archivos ejecutables.
Build REST APIs with Python and Flask
14 HorasEsta capacitación en vivo, dirigida por un instructor, en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores backend que desean construir APIs REST con Python y Flask.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Implementar una API REST para permitir que una aplicación web Flask lea y escriba en una base de datos en el backend.
- Desarrollar funciones de autenticación avanzadas como tokens de actualización.
- Construir un backend reutilizable para futuros proyectos Python.
- Simplificar el almacenamiento de datos con SQLAlchemy.
- Implementar APIs REST en un servidor basado en la nube.
Scientific Computing with Python SciPy
7 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean usar SciPy para crear funciones informáticas científicas avanzadas con Python.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Configurar el entorno de desarrollo necesario para comenzar a crear funciones de computación científica.
- Aprovechar al máximo las características de SciPy mediante la realización de ejemplos prácticos de operaciones complejas.
- Implementar y optimizar algoritmos y funciones matemáticas para resolver problemas científicos.
- Diseñar estructuras de datos y métodos de interpolación para la visualización, el procesamiento y el análisis.