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Clases de Programación en Bucaramanga

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Curso de programación con python desde ceros, aprende a prgramar con clases totalmente prácticas, en diversos horarios, con ejemplos y ejercicios prácticos. Con python podrás crear software de cualquier tipo, aplicaicones para servidores web, soluciones para análisis de datos, conexiones con bases de datos para gestioanr archivos. ¿Qué es Python? Python es un lenguaje de programación muy popular, robusto, potente y fácil de aprender. Fue creado por Guido van Rossum y lanzado en 1991. Desde su lanzamiento ha venido ganando adeptos en la comunidad de programadores en todo el mundo. Python puede ser usado para: Desarrollo web (aplicaciones del lado del servidor) Desarrollo de software Análisis matemático Conectarse a sistemas de bases de datos para leer y modificar archivos Aplicaciones de Big Data para operaciones matemáticas complejas Python se puede utilizar para la creación rápida de prototipos o para el desarrollo de software listo para la producción. ¿Por qué se recomienda aprender Python? Python funciona en diferentes plataformas (Windows, Mac, Linux, Raspberry Pi, etc.). Python tiene una sintaxis simple similar al idioma inglés. Python tiene una sintaxis que permite a los desarrolladores escribir programas con menos líneas que otros lenguajes de programación. Python se ejecuta en un sistema de interpretación, lo que significa que el código se puede ejecutar tan pronto como se escribe. Esto significa que la creación de prototipos puede ser muy rápida. Python se puede tratar de forma procesal, orientada a objetos o funcional. La versión principal más reciente de Python es Python 3, que usaremos en el curso. Sin embargo, Python 2, aunque no se actualiza con nada más que actualizaciones de seguridad, sigue siendo bastante popular. En este curso, Python se escribirá en un editor de texto nativo. Es posible escribir código Python en un entorno de desarrollo integrado, como Thonny, Pycharm, Netbeans o Eclipse, que son particularmente útiles cuando se administran colecciones más grandes de archivos.
Python · Programación
Tecnología de la información · Programación · Pascal
Profe fiable: Graduado de Licenciado en Estadística, con 10 años de experiencia como profesor universitario en las áreas de estadística descriptiva, probabilidad, inferencia, diseño de experimentos, series de tiempo, análisis de datos multivariables, control de calidad, muestreo, minería de datos, bioestadística, matemática-estadística e investigación de operaciones. Manejo de los programas R, R Studio, Python, Spss, Minitab, Ampl, Lingo, Gams, Opl, WinQsb, Invop y Excel. Resuelvo tareas y trabajos con ejercicios a mano o a computadora, clases online, grabación y edición de vídeos para que puedan ver las clases las veces que le sean necesarias. Explico desde cero el manejo de los diversos Software, como es el caso de R, importación y exportación de datos, depuración y limpieza de datos, metodología CRISP-DM, medidas de tendencia central y de dispersión, agrupación de datos en tablas de frecuencias, medidas de forma, probabilidad, teorema de probabilidad total, teorema de Bayes, variables aleatorias discretas, continuas y mixtas, distribuciones Poisson, Bernoulli, Binomial, Geométrica, Binomial Negativa, Hipergeométrica, Uniforme Discreta, Exponencial, Gamma, Normal, Beta, Uniforme Continua, t Student, F y Chi-Cuadrado. Pruebas de Hipótesis para la media, para la diferencia de medias, para la varianza y para el cociente de varianzas, error de tipo I y error de tipo II, el Lema de Neyman Pearson, la prueba UMP, intervalos de confianza, el método de la cantidad pivote, Regresión lineal simple y múltiple, matriz de varianzas y covarianzas, Vectores Aleatorios, transformaciones, Método del Jacobiano, momentos muestrales y poblacionales, diseños completamente aleatorizados, diseño de bloques, diseños factoriales, diseños factoriales 2^k, diseños factoriales con efectos aleatorios, análisis de correspondencias múltiples, Análisis Clúster, etc, y experiencia en todo tipo de aplicaciones, en el área de ingeniería, ciencias sociales y económicas, área médica o de la salud, diseños experimentales, manejo de problemas y aplicaciones de optimización, Método gráfico, Método Simplex, Método de la M, Método de las dos fases, Análisis de Sensibilidad, Modelos de transporte para conseguir una solución básica factible inicial, el Método de Vogel, de la Esquina Noroeste, el Método del Costo Mínimo, el Método MODI para alcanzar la solución óptima. Problemas de Asignación, el Método Húngaro.
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