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Programación y Desarrollo

IFCD0011 DESARROLLO Y VISUALIZACIÓN DE DATOS CON PYTHON

El scorm IFCD0011 Desarrollo y Visualización de Datos con Python es una especialidad formativa de la Familia Profesional de la informática y comunicaciones.

  • Duración150 h
  • Unidades3
  • FormatoSCORM 1.2

Sobre este contenido

El scorm IFCD0011 Desarrollo y Visualización de Datos con Python es una especialidad formativa de la Familia Profesional de la informática y comunicaciones. Con este scorm IFCD0011 Desarrollo y Visualización de Datos con Python el alumno será capaz de desarrollar aplicaciones informáticas sobre un diseño especificado, utilizando lenguaje Python e integrando aplicaciones web con CGIs de Python, desarrollar así mismo la correcta visualización de los datos de manera gráfica.

A quién va dirigido

Este scorm IFCD0011 Desarrollo y Visualización de Datos con Python está dirigido a todos los profesionales de la administración que quieran desarrollar aplicaciones informáticas sobre un diseño especificado, utilizando lenguaje Python e integrando aplicaciones web con CGIs de Python, desarrollar así mismo la correcta visualización de los datos de manera gráfica.

Temario

3 unidades didácticas · 150 horas

Contenido3 unidades
SCORM 1

Fundamentos de python

  • Introducción a Python
  • - Aproximación a la historia y filosofía de Python.
  • - Configuración del entorno de desarrollo.
  • - Estudio de definición de comentarios, variables y tipos de datos en Python.
  • - Estudio de los diferentes operadores y expresiones.
  • - Estructuras de control de flujo: if, else, while y for.
  • - Familiarización con los métodos principales y formateo de cadenas.
  • Colecciones de Datos
  • - Implementaciones con tuplas, listas y diccionarios.
  • - Realización de conversión de tipos y operaciones básicas.
  • Funciones
  • - Adquisición de conocimientos acera de la definición y llamada.
  • - Estudio de conceptos como parámetros y argumentos.
  • Módulos y Paquetes
  • - Realización de implementaciones para la creación y uso de módulos.
  • - Organización de código en paquetes.
SCORM 2

Programación en python

  • Programación Orientada a Objetos
  • - Dominar las definiciones e implementaciones con clases y objetos.
  • - Estudio de conceptos como herencia, polimorfismo y encapsulamiento.
  • Acceso a la Información de Ficheros
  • - Realización de implementaciones de lectura y escritura de archivos.
  • - Familiarización con operaciones sobre archivos de texto y binarios.
  • Acceso a la Información de Bases de Datos
  • - Implementación de conexiones a bases de datos.
  • - Realización básica de consultas y actualizaciones.
  • Tratamiento de Excepciones
  • - Estudio del uso de try, except, finally.
  • - Creación de excepciones personalizadas.
  • Pruebas Unitarias
  • - Estudio de los conceptos básicos de pruebas unitarias.
  • - Uso del módulo unittest.
  • Documentación y Estilo de Código
  • - Documentar un proyecto.
  • - Estudio de la importancia y buenas prácticas acerca de los comentarios de código.
  • - Dominar las buenas prácticas de codificación.
  • Introducción a Flask
  • - Familiarización con la configuración y estructura de proyectos Flask.
  • - Estudio de implementaciones que usen rutas, plantillas y formularios.
  • Integración de Bases de Datos en Aplicaciones Web
  • - Uso de SQLAlchemy para interactuar con bases de datos.
  • - Creación de API REST con Flask.
SCORM 3

Visualización de datos

  • Introducción a GUI con Tkinter
  • - Familiarización con los conceptos básicos de interfaz gráfica.
  • - Creación de ventanas y widgets con Tkinter.
  • Manejo de Eventos y Diseño de GUI
  • - Estudio de las respuestas a eventos de usuario.
  • - Diseño de interfaces con Tkinter.
  • Introducción a Pandas y DataFrames
  • - Creación y manipulación de DataFrames con Pandas.
  • - Realización de operaciones básicas en DataFrames.
  • Operaciones Avanzadas con DataFrames
  • - Realización de implementaciones que usen agrupación y agregación de datos.
  • - Realización de Implementaciones con merges y concatenaciones de DataFrames.
  • Visualización con Matplotlib
  • - Creación de gráficos básicos.
  • - Familiarización con la personalización de gráficos.
  • Visualización Interactiva con Plotly
  • - Creación de gráficos interactivos.
  • - Uso de Plotly Express para visualizaciones rápidas.
  • Integración de GUI con DataFrames y Visualización
  • - Conexión de la interfaz gráfica con DataFrames.
  • - Implementar visualizaciones de datos en la interfaz

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