Python para todos

Curso online
146 Lecciones

Aprende Python desde cero en Google Colab. Domina variables, estructuras de datos (listas, tuplas, sets, diccionarios), control de flujo, bucles y funciones. Avanza con Numpy para manejo de matrices y Pandas para análisis de datos. Incluye proyecto final con datos de mundiales de fútbol y ejercicios prácticos.

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Ruta de Aprendizaje:

1. Introducción a Google Colab

1.1. Creando tu primer notebook en Google Colab.mp4

1.2. Tipos de Celda.mp4

1.3. Manejando Títulos y Comentarios.mp4

2. Tipos de Variables

Notebook Tipos de Variables_datahack-02-tipos-variables-operadores.ipynb.bin

2.1. ¿Qué son las Variables Numéricas.mp4

2.2. Casteo de Variables Numéricas.mp4

2.3. Operadores de Variables Numéricas.mp4

2.4. ¿Cómo funciona el orden en al usar Variables Numéricas.mp4

2.5. Variables Booleanas.mp4

2.6. Operadores de comparación en Variables Booleanas.mp4

2.7. Operadores de combinación en Variables Booleanas.mp4

2.8. Variables String.mp4

2.9. Operadores de Variables String.mp4

2.10. Más operadores de Variables String.mp4

2.11. Ingresar valores a un String con INPUT.mp4

2.12. Ejercicio Monto por préstamo.mp4

2.13. Ejercicio Segundos por semana.mp4

3. Manejo de Listas

Notebook Manejo de Listas_datahack-03-listas.ipynb

3.1. Creación de Listas.mp4

3.2. Índices.mp4

3.3. Slicing.mp4

3.4. Operaciones con Listas.mp4

3.5. Funciones Len, Append e Insert.mp4

3.6. Funciones Pop, Remove.mp4

3.7. Funciones Reemplazar, Sort y Reverse.mp4

3.8. Funciones Sum, Min y Max.mp4

3.9. Listas de Strings.mp4

3.10. Inmutabilidad en Listas de Strings.mp4

4. Manejo de Tuplas y Sets

Notebook Manejo de Tuplas y Sets,_datahack-04-tuplas-sets.ipynb.bin

4.1. Definición.mp4

4.2. Inmutabilidad.mp4

4.3. Generación.mp4

4.4. Casteo.mp4

4.5. Asignación Múltiple.mp4

4.6. Operaciones con Sets.mp4

5. Diccionarios

Notebeook Diccionarios, datahack-05-diccionarios.ipynb.bin

5.1. Definición.mp4

5.2. Get.mp4

5.3. Eliminar y actualizar.mp4

5.4. Key Values, Items.mp4

5.5. Update.mp4

6. Estructura de Control de Flujos

Notebook Estructura de Control de Flujos_datahack-06-control-de-flujo.ipynb.bin

6.1. Introducción a Control de Flujo.mp4

6.2. Estructura de control if.mp4

6.3. Estructura de control if, else.mp4

6.4. Estructura de control if, elif y else.mp4

6.5. Ejemplos if, elif y else.mp4

6.6. Caso Babyboomers.mp4

6.7. If, else anidados.mp4

6.8. Ejemplos if, else anidados.mp4

6.9. Caso Años bisiestos.mp4

6.10. Solución caso de años bisiestos..mp4

7. Bucles

Notebook bucles_datahack-07-bucles.ipynb.bin

7.1. Introducción a los Bucles en Python.mp4

7.2. While.mp4

7.3. While, bucles infinitos.mp4

7.4. While, flags salida 1.mp4

7.5. While flags salida 2.mp4

7.6. While break.mp4

7.7 While continue.mp4

7.8. Caso blackjack.mp4

7.9. Desarrollo caso Blackjack.mp4

7.10. Desarrollo caso Blackjack 2.mp4

7.11. Desarrollo caso Blackjack 3.mp4

7.12. Bucle for.mp4

7.13. For zip.mp4

7.14. For range.mp4

7.15.1 For compresion - Listas.mp4

7.15.2 For Comprensión - Diccionarios.mp4

7.16. Ejemplo for enumerate.mp4

7.17. Ejemplo for cubos.mp4

7.18. Ejemplo for números primos.mp4

7.19. Ejemplo factorial.mp4

8. Funciones

Notebook Funciones_datahack-08-funciones.ipynb.bin

8.1. Creando funciones.mp4

8.2. Variables locales y globales.mp4

8.3. Funciones, return.mp4

8.4. Return, unpacking.mp4

8.5. Return, none.mp4

8.6. Ejemplo número primos.mp4

8.7. Ejemplo lista de números.mp4

8.8. Parámetros de una función.mp4

8.9. Parámetros con valores por defectos.mp4

8.10. Parámetros args.mp4

8.11. Parámetros kwargs.mp4

8.12. Funciones lambda.mp4

8.13. Comentarios.mp4

8.14. map-filter-reduce.mp4

8.15. Filter.mp4

8.16. Reduce.mp4

8.17. Import.mp4

8.18. Ejercicio pangrams.mp4

8.19. Ejercicio pangrams, solución.mp4

8.20. Ejercicio números perfectos.mp4

8.21. Ejercicio números perfectos, solución.mp4

9. Manejo de arreglos y matrices con Numpy

Notebook Numpy_datahack-09-numpy.ipynb.bin

9.1. Introducción a Numpy.mp4

9.2. Import Numpy.mp4

9.3. Array.mp4

9.4. Suma, producto, max y min.mp4

9.5. Operaciones vectorizadas.mp4

9.6. Operaciones Vectoriales.mp4

9.7. Suma y multiplicación de listas.mp4

9.8. Comparación de tiempos.mp4

9.9. Ones, zeros, arange y linspace.mp4

9.10. Arreglos multidimensionales.mp4

9.11. Atributos Numpy shade, ndim y size.mp4

9.12. Atributos, métodos y funciones.mp4

9.13. Indexado.mp4

9.14. Slicing de Numpy arrays.mp4

9.15. Axis.mp4

10. Análisis de datos con Pandas

Notebook Pandas_datahack-10-pandas.ipynb.bin

Base_de_datos_world_cups.csv

Base_de_datos_pokedex.csv

Base_de_datos_pokedex_web.csv

Base_de_datos_pokedex_web.xlsx

Base_de_datos_world_cups.xlsx

10.1. Presentación de Pandas.mp4

10.2. Dataframe, series e índices.mp4

10.3. Series.mp4

10.4. Columnas e índices.mp4

10.5. Crear columnas, Brodcasting.mp4

10.6. Seleccionar, reordenar y eliminar columnas.mp4

10.7. Agregar y eliminar filas.mp4

10.8. Lectura de fuentes de datos, drive y montar.mp4

10.9. Lectura de archivos.mp4

10.10. Lectura HTML.mp4

10.11. Exportar resultados.mp4

10.12. Head, info y describe.mp4

10.13. Operaciones con columnas.mp4

10.14. Apply.mp4

10.15. Filtros, loc.mp4

10.16. Sort, values.mp4

10.17. Group by.mp4

10.18. Plot.mp4

11. Proyecto Final

Notebook proyecto final_datahack-11-proyecto-final.ipynb.bin

Base_de_datos_world_cups.xlsx

11.1. Presentación del Proyecto.mp4

11.2. Lectura de archivos.mp4

11.3. ¿De cuántos mundiales tenemos información.mp4

11.4. Obtención del nombre de cada mundial.mp4

11.5. Países que campeonaron.mp4

11.6. Partidos del mundial con más goles.mp4

11.7. Goles promedio por partido.mp4

11.8. Goleadores históricos de los mundiales.mp4

11.9. Gráfico de Barras.mp4

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¿Cómo funciona exactamente los programas on-demand?

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