[ATD-030] Python - Procesado asíncrono de datos
Este curso ofrece un repaso del lenguaje y su modelo de objetos, aborda excepciones, módulos, y herramientas como iteradores y generadores. Se introduce la programación concurrente y se exploran librerías como NumPy y Pandas para manipulación y visualización de datos, así como SciKit y OpenCV para procesamiento de imágenes y filtrado. Además, se utiliza AsyncIO para gestionar tareas asíncronas.
Duración: 25 horas
Perfil: Avanzado
Dirigido a
Esta acción formativa está destinada a a programadores, científicos de datos y analistas que deseen adquirir habilidades en el procesamiento asíncrono de datos utilizando Python. Es ideal para quienes trabajan en áreas de análisis de datos, Machine Learning, y procesamiento de imágenes.
Requisitos previos
Los alumnos necesitarán tener conocimientos consolidados de programación y orientación a objetos con Python, familiaridad con conceptos de programación como funciones, estructuras de control y manejo de datos y experiencia previa con bibliotecas de Python como NumPy y Pandas es recomendable, pero no indispensable.
Objetivos
Utilizar módulos y herramientas como iteradores, generadores y corrutinas.
Implementar programación concurrente con hilos y multiprocesamiento.
Aplicar NumPy y Pandas para cálculos numéricos y manipulación de datos.
Procesar imágenes y clasificar objetos con SciKit y OpenCV.
Gestionar tareas asíncronas con AsyncIO.
Contenido
Introducción a Python
Repaso rápido del lenguaje y su sintaxis
Modelo de objetos en Python
Manejo de Excepciones
Tratamiento y gestión de errores en Python
Módulos y Espacios de Nombres
Creación y uso de módulos
Comprensión de espacios de nombres
Herramientas del Lenguaje
Iteradores: creación y uso
Generadores: definición y aplicaciones
Corrutinas: concepto y utilidad en programación asíncrona
Programación Concurrente
Introducción a hilos y multiprocesamiento
Comparación entre ambos enfoques
Librería NumPy
Fundamentos de NumPy
Manipulación de formas, copias y vistas
Uso de índices y operaciones de álgebra lineal
Librería Pandas
Creación y manipulación de objetos DataFrame
Visualización y selección de datos
Realización de operaciones, mezclas y agrupaciones
Librerías SciKit y OpenCV
Procesamiento de datos y aplicación de filtros morfológicos
Conteo y separación de objetos
Clasificación de imágenes y análisis de datos visuales
Librería AsyncIO
Gestión de tareas asíncronas y su aplicación en el procesamiento de datos
Documentación Recomendada
Python Data Analysis - Third Edition
By Avinash Navlani, Armando Fandango, Ivan Idris
Febrero 2021 | 478 páginas
