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Adquiere conocimientos profundos en Python, desde Iteradores hasta Machine Learning, para liderar proyectos avanzados y mejorar la eficiencia de tus aplicaciones empresariales.
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Nueva Plataforma de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Entendiendo cómo funcionan las funciones generadoras
Implementación perezosa
Entendiendo las expresiones generadoras
Progresión aritmética con generadores
Funciones generadoras en la librería estándar de Python
La sintaxis con YIELD y las novedades que implica
Reducción de funciones con iterables
Profundizando en la función "iter"
Tema 3: Python Data Model y Funciones Built-in
¿Qué es el Data Model de Python?
Funcionamiento de los métodos especiales
¿Qué tipos de métodos especiales existen?
¿Por qué len no es un método?
Método de construcción y destrucción
Métodos de indexación
Métodos de iteración
Métodos de pertenencia
Métodos de atributos
Métodos para descriptores de atributos
Métodos de representación de strings
Métodos de comparación
Métodos booleanos
Métodos para servicios de clases
Métodos para las conversiones de números
Método para la emulación de "callables"
Métodos para el manejo de contexto
Métodos para operaciones numéricas
Métodos para operaciones aritméticas
Métodos para operaciones aritméticas invertidas
Métodos para operaciones de asignación aritmética
Métodos para operaciones de comprobación "bitewise"
Métodos para operaciones de comprobación "bitewise" invertida
Tema 4: Profundizando en la Programación Orientada a objetos
Herencia y herencia múltiple
Polimorfismo
Generadores
Expresiones generadoras
Superclases abstractas
Delegación
Composición
Factorías de objetos
Clases con métodos estáticos
¿Qué es la Metaprogramación?
Introducción a los Decoradores
Funciones Decoradoras Simples
Decoradores “Stacked”
Parametrización en los Decoradores
Clases Decoradoras
¿Qué son los closures y para qué se usan?
Introducción a las Metaclases
La Metaclase Type
Creación de Metaclases a partir de Type
Método especial __prepare__ de las "metaclases"
Tema 5: Patrones de Programación
Introducción a los patrones de diseño
Modelo Vista Controlador
Patrón Command
Patrón Observer
Patrón Facade
Patrón Mediator
Patrón Factory
Patrón Proxy
Tema 6: Bases de Datos y Persistencia
SQLLite y SQLAlchemy
Modelado de la Base de Datos
Definición de clases
Creación e inserción de datos
Consultas de datos
Eliminación y actualización de datos
Tema 7: Threads y Multiprocessing
Introducción a la CPU, procesos e hilos
Concurrencia y paralelismo
Hilos (threads)
Multiprocessing
Python GIL (Python Global Interpreter Lock)
Los problemas de los hilos y multiprocessing
Buenas prácticas y recomendaciones
Tema 8: Corrutinas y Programación asíncrona
Introducción
¿Qué son las corrutinas?
Encadenando corrutinas
La relación entre corrutinas y generadores
Entendiendo el comportamiento básico de una corrutina
Decoradores para el "coroutine priming"
¿Cómo terminar una corrutina y gestionar errores?
¿Qué son los futures?
Futures con hilos y procesos
Lanzando procesos con concurrent.futures
Manejando errores
Introduccion a AsyncIO
Corrutinas en AsyncIO
Async/Await keywords en AsyncIO
AsyncIO con hilos
AsyncIO con futuros
AsyncIO para networking
Tema 9: Funciones First-Class, Referencias, Mutabilidad y Managers de Contexto
Tratando las funciones como objetos
Funciones de orden superior
Alternativas modernas de map, filter y reduce
Introspección funciones
Obteniendo información de los parámetros de la función
Anotaciones de las funciones
Paquetes para la programación funcional
functools.partial
El operador Module
Estrategias de refactorización
Entendiendo correctamente lo que es una variable
Identidad, Igualdad y Alias
Diferencias entre == e “is”
La inmutabilidad relativa de las tuplas
¿Cómo funcionan las copias por defecto?
Paso de parámetros por referencia en funciones
Referencias débiles
La inmutabilidad en Python
¿Qué es un context manager?
Haciendo uso de contextlib
Haciendo uso de @contextmanager
Tema 10: Perfilado, Caching y Memorización
Introducción al concepto de caching
Motivos por los que realizar el caching
Las tres reglas del caching
Introducción al concepto de memoización
Memoización manual
Memoización con decoradores
Perfilando el código
Detectando cuellos de botella
Implementación de caching
Invalidación de caching
Buenas prácticas en la optimización de código.
Tema 11: WebSockets
Introducción al protocolo HTTP
Introducción a los Websocket
Comunicación entre cliente y servidor
Introducción al cliente socket.io
Introducción a Flask
Servidor Flask SocketIO
Funciones “on” y “event” de Flask SocketIO
Funciones “send” y “emit” de Flask SocketIO
Broadcasting
Tema 12: Testing y TDD
Introducción a los fundamentos del testing y coverage
Introducción al flujo TDD
Librerías más usadas para testing en Python
Tipos de Test
Estructura de un test unitario con Unittest
Estructura de un test unitario con Pytest
Arrange, Act y Assert
Introducción a los tests de integración
Mocks
Tema 13: Publicación de Módulos propios en PyPi y Novedades de Python
Introducción de Pip
Creación de cuenta en PyPi
Creación de un paquete en Python
Ficheros necesarios para PyPi
Documentando nuestra solución y añadiendo referencia al código fuente
Tipos de licencias y especificando la nuestra
Subiendo un paquete a PyPi con Twine
Descargando nuestro paquete en un nuevo proyecto
Haciendo uso de nuestra solución
Actualizando a una nueva versión el paquete subido
Lanzamiento de nuevas versiones de Python
Novedades de la última versión de Python
Tema 14: Introducción a Data Science
Introducción a los conceptos de Data Science
¿Qué es y qué no es Data Science?
Conda vs MiniConda
Introducción a Numpy e instalación
Creación de arrays con Numpy
Operación con arrays
Introducción a Pandas e instalación
Importación de ficheros (Excel, CSV y TXT)
Introducción al concepto de DataFrame
Creación de DataFrames en Pandas
Operaciones más destacables con DataFrames de Pandas
Generación de gráficos de Dataframes
Tema 15: Introducción a Machine Learning
Introducción a los conceptos de Machine Learning
Las librerías más usadas en Python para ML
Introducción a SciKit-Learn
Aprendizaje supervisado vs aprendizaje no supervisado
El API de Scikit-Learn
Clusters
Clasificación
Regresión
Tema 16: Proyecto Final
Enunciado y planteamiento de requisitos
Implementación de la solución
Perfiles profesionales
Pensado para quienes deben dominar Python Avanzado en su día a día
Desarrolladores Python
Quieren profundizar sus habilidades avanzadas en Python para resolver problemas empresariales complejos.
Ingenieros de Datos
Buscan mejorar sus prácticas en Data Science empleando herramientas avanzadas de Python y Machine Learning.
Arquitectos de Software
Necesitan diseñar aplicaciones robustas utilizando patrones avanzados y técnicas modernas en Python.
Equipos de Desarrollo Backend
Preguntas frecuentes
Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en Python Avanzado
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
El curso de Python Avanzado te permitirá profundizar en tus conocimientos de programación, aprender técnicas avanzadas y mejorar tus habilidades para resolver problemas complejos. Además, te proporcionará una base sólida para aplicar Python en proyectos reales y mejorar tu productividad.
Sí, el curso de Python Avanzado se puede bonificar a través de FUNDAE (Fundación Estatal para la Formación en el Empleo). Ponte en contacto con nuestro equipo de soporte para obtener ayuda con los trámites necesarios.
Te ofrecemos la posibilidad de gestionar la bonificación por ti, si así lo deseas, por un coste adicional del 10% del valor del curso + IVA. Este importe también es bonificable hasta el 100% si tu empresa dispone de crédito de formación suficiente.
El curso de Python Avanzado se imparte en modalidad online y en aula virtual personalizada. Ambas modalidades están diseñadas para ofrecer una experiencia de aprendizaje flexible y adaptada a tus necesidades.
Con el curso de Python Avanzado desarrollarás habilidades en áreas como la manipulación avanzada de datos, creación de aplicaciones complejas, uso de bibliotecas y frameworks avanzados, y optimización del rendimiento de tu código.
Para inscribirte en el curso de Python Avanzado, simplemente rellena los formularios que aparecen en nuestra web. Nuestro equipo se pondrá en contacto contigo para completar el proceso de inscripción y proporcionarte la información necesaria.
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Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Acceso a las grabaciones
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Recursos formativos
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Confirmación de asistencia
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Ejercicios prácticos
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