Python

Programación

Objetivo general

 

Al finalizar el curso el alumno será capaz de:

•         Diseñar

•         Elaborar

•         Desarrollar

•         Depurar

•         Optimizar

Programas de computadora utilizando lenguaje de programación Python en el entorno de Apache Spark o Databricks.

Objetivos particulares

 

Al finalizar el curso el alumno podrá:

 

•         Diseñar programas que se puedan desarrollar con lenguaje de programación Python en la plataforma Apache Spark o Databricks

•         Desarrollar programas elaborados con Python para Apache Spark o Databricks

•         Depurar y optimizar los programas con Python para Apache Sparck o Databricks

•         Utilizar los fundamentos de pyspak en los programas de Python

Temario

1.   Introducción

1.1.  ¿Qué es Python?

1.2.  ¿Por qué Python?

1.3.  Instalación de Python

1.4.  Herramientas básicas

 

2.   Tipos básicos

2.1.  Números

2.2.  Cadenas

2.3.  Booleanos

3.   Colecciones

3.1.  Listas

3.2.  Tuplas

3.3.  Diccionarios

4.   Control de flujo

4.1.  Sentencias condicionales

4.2.  Bucles

 

5.   Funciones

 

6.   Programación orientada a objetos

6.1.  Clases y objetos

6.2.  Herencia

6.3.  Herencia múltiple 

6.4.  Polimorfismo

6.5.  Encapsulación

6.6.  Métodos especiales 

 

7.   Revisando Objetos

7.1.  Diccionarios

7.2.  Cadenas

7.3.  Listas

 

8.   Programación funcional

8.1.  Funciones de orden superior

8.2.  Iteraciones de orden superior sobre listas

8.3.  Funciones lambda

8.4.  Comprensión de listas

8.5.  Generadores

8.6.  Decoradores

 

9.   Excepciones

 

10. Módulos y paquetes

10.1.             Módulos

10.2.             Paquetes 

 

11. Entrada/Salida y archivos

11.1.             Entrada estándar

11.2.             Parámetros de línea de comando

11.3.             Salida estándar

11.4.             Archivos

 

12. Expresiones regulares

12.1.             Patrones

12.2.             Usando módulo re

 

13. Sockets

 

14. Interactuar con webs 

 

15. Threads

15.1.             ¿Qué son los procesos y los threads?

15.2.             El GIL

15.3.             Threads en Python

15.4.             Sincronización

15.5.             Datos globales independientes

15.6.             Compartir información 

 

16. Serialización de datos

 

17. Bases de datos

17.1.             DB API

17.2.             Otras opciones

 

18. Documentación

18.1.             Docstrings

18.2.             Pydoc

18.3.             Epydoc y reStructuredText

 

19. Pruebas

19.1.             Doctest

19.2.             Unittest/PyUnit

 

20. ¿Por qué Spark con Python?

 

21. Introducción a Apache Spark

21.1.             Conceptos generales

21.2.             Componentes de Spark

21.3.             Arquitectura

21.4.             ¿1cómo trabaja Spark? 

 

22. Programando con RDD’s

22.1.             Crear un RDD

22.2.             Operaciones Spark

22.3.             rdd.DataFrame vs pd.DataFrame

 

23. Estadística y Algebra lineal

23.1.             Notaciones

23.2.             Algebra Lineal

23.3.             Fórmula de medición

23.4.             Matriz de confusión

23.5.             Pruebas estadísticas

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