Escudo de la República de Colombia



SEMINARIO DE PYTHON PARA: APLICACIONES GRÁFICAS Y ANÁLISIS DE DATOS



1. PRESENTACIÓN

Python es un programa de uso general de fácil aprendizaje que ha venido tomando gran auge en diferentes sectores del conocimiento y del análisis de datos, tiene una gran comunidad de desarrollo en todos los ámbitos del conocimiento y la innovación y científica y cuenta con herramientas desarrolladas a la medida para una gran cantidad de aplicaciones posibles, siendo actualmente el lenguaje más utilizado para el análisis de datos en web de poblaciones enteras a través de algoritmos de aprendizaje de máquina y BIG DATA.

2. A QUIEN VA DIRIGIDO ESTE CURSO

Personas con conocimientos básicos de programación con Python que requieren o desean crear interfaces gráficas para sus desarrollos, o que necesitan que otras personas diferentes a ellos puedan interactuar fácilmente con los programas desarrollados.
Además, el curso también va dirigido a aquellas personas ue en su ejercicio académico o profesional requieren analizar datos adquiridos mediante algún dispositivo de captura o desde archivos y bases de datos propias o de terceros con el fin de convertir esos datos en información útil.

3.PRE REQUISITOS

Conocimiento básico en programación en Python; tipos de variables, operaciones, y estructuras de programación.

4.ALCANCE

Durante el curso, el estudiante aprenderá las herramientas básicas de programación y se le guiará desde la instalación de los paquetes necesarios para correr adecuadamente un programa en Python, y a través de las diferentes operaciones posibles entre variables, pasando por la creación de funciones o subrutinas de manera que puedan desarrollar programas de forma modular y presentación gráfica de resultados.
Además, se explorarán diferentes paquetes de manipulación de datos y archivos, así como técnicas para extraer la información de valor de los datos.

5. PROPUESTA DE ENTRENAMIENTO

5.1 METODOLOGÍA:

El curso estará orientado con una metodología basada en taller teórico/práctico con el fin de lograr los objetivos esperados, destacando.

5.1.1 COMPONENTE DE EXPOSICIÓN MAGISTRAL

La exposición magistral se realizará por parte de un ingeniero con conocimientos de programación en varios lenguajes y con experiencia en simulaciones y soluciones a problemas en distintos lenguajes y entornos de programación que guiará a los estudiantes mediante la exposición de las bases de los conceptos de programación en PYTHON a resolver problemas de distinta complejidad según el nivel cursado, donde adquieran destrezas que complementen sus respectivas formaciones.


5.1.2 COMPONENTE PRÁCTICO O TALLER

Los temas tratados tendrán un componente práctico, en el cual, los estudiantes podrán darse cuenta del conocimiento adquirido y poner a prueba sus habilidades para resolver problemas usando herramientas de programación; acompañados siempre por el docente, que resolverá sus dudas y ayudará a afianzar las destrezas adquiridas.

5.1.3 COMPONENTE DE APRENDIZAJE INDIVIDUAL

Todos los participantes del curso tienen acceso a un computador individual y se garantiza la posibilidad de ejecutar las diferentes prácticas y el seguimiento de las actividades durante la sesión. Cada estudiante tendrá la oportunidad de participar y exponer las ideas durante el desarrollo de cada sesión.


6. PROPUESTA DE CONTENIDO DEL SEMINARIO / TALLER

--Introducción a clases y objetos.

.Atributos
.Clases y objetos
.Estado, comportamiento e identidad
.Operaciones con objetos
.Relaciones entre clases
.Clases y métodos
.Comparaciones e iteradores
.Herencia
.Ampliación y sustitución


--Elementos de Interfaces gráficas de usuario (GUI).

.Conceptos básicos
.Tcl/Tk y Tkinter
.Tkinter widgets
.Python Megawidgets (Pmw)
.Elementos de tkinter
.Elementos de python megawidgets


--Creación de interfaces gráficas con Python.

.Ventanas
.Frames
.Etiquetas
.Botones
.Cuadros de entrada de texto
.Canvas
.Barras de desplazamiento
.Listas
.Modificación de propiedades de elementos gráficos


--Python Megawidgets.

.Dialogos
.Globos
.Cajas de botones
.ComboBox
.Campos de entrada
.Menús
.Notebooks
.Canvas


--Eventos, enlazamiento y devoluciones de llamados.

.Tipos de eventos
.Programación de eventos
.Eventos Tkinter
.Devolución de llamados
.Enlazamiento
.Métodos de enlace
.Enlaces múltiples
.Timers y métodos en segundo plano


--Hilos y Técnicas Asíncronas.

.Hilos no GUI
.Hilos GUI
.Posprocesamiento

--Paquetes para Análisis de Datos.

.Numpy
.Matplotlib
.Pandas
.Scipy


--Procesamiento de los Datos.

.Arreglos y vectores
.Procesamiento de datos usando arreglos
.Métodos matemáticos y estadísticos
.Métodos para arreglos booleanos
.Organización de la información


--Manejo de Archivos


.Entrada y salida de archivos con arreglos
.Correlación y Covarianza
.Manejo de datos perdidos
.cargado de datos, almacenamiento y formatos de archivos



--Intercambio de datos

.Combinación y conjuntos de datos combinados
.Concatenación
.Transformación de datos
.Manipulación de strings


--Gráficas y visualización

.Lineas, dispersión e histogramas
.Colores, marcadores y estilos
.Ejes, etiquetas y leyendas

Total horas: 40

Lugar: Facultad de Minas – Bloque M7