Diplomado en Python profesional

Aprende a programar utilizando Python y a construir aplicaciones nativas y web que permitan hacer análisis o visualización de datos o que incorporen algoritmos de inteligencia artificial. El énfasis de este programa está en aprender y dominar el lenguaje mismo.

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Diplomado en Python profesional



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Quiénes Somos

La Clase Ejecutiva de la Pontificia Universidad Católica de Chile tiene como misión perfeccionar profesionalmente a quienes se encuentran en la constante búsqueda de conocimientos en un mundo de cambios, donde la ciencia y la tecnología avanzan aceleradamente. Nuestros programas de diplomados y cursos responden a las necesidades de perfeccionamiento y desarrollo de cada persona, y entregan conocimientos, habilidades y herramientas UC que quedan para toda la vida. Esto con la mayor flexibilidad, de modo que los alumnos puedan realizar la mayor parte del trabajo exigido en los tiempos que tienen disponibles.

Descripción

Los participantes del Diplomado en Python profesional de Clase Ejecutiva UC aprenderán a programar utilizando el lenguaje Python y a construir aplicaciones nativas y web que permitan hacer análisis o visualización de datos o que incorporen algoritmos de inteligencia artificial. Para ello, conocerán las principales librerías y herramientas del ecosistema Python.

En este diplomado el acento está en aprender y dominar la herramienta misma, mostrando su versatilidad con aplicaciones en diversos ámbitos. Ello, a diferencia de otros programas en que el énfasis está en los conceptos de ciencia de datos e inteligencia artificial que se ilustran y ejemplifican con código Python.

La pertinencia de este programa se basa en que el lenguaje Python profesional se ha transformado en una herramienta fundamental. Tanto para los desarrolladores de software como para profesionales del área de ciencia de datos e inteligencia artificial.

Por otra parte, la metodología del Diplomado en Python profesional es 100% online. Y cuenta con una moderna plataforma de aprendizaje.

Objetivos

Conocer y utilizar el lenguaje Python en todo su potencial.

Aplicar el lenguaje Python para expresar algoritmos, y para leer, extraer y procesar información.

Aplicar el código disponible en las librerías más populares a escenarios comunes de ciencia de datos e inteligencia artificial y a problemas diversos.

Desarrollar aplicaciones de mediana complejidad nativas y web en Python.

Dirigido a

Desarrolladores u otros profesionales que deseen agregar el lenguaje Python a su arsenal de herramientas en todo su potencial. Profesionales que trabajan en aplicaciones del área de ciencia de datos y que no tienen una formación muy fuerte en programación, que necesitan potenciar su trabajo con datos.

Metodología 100% Online

Aprendizaje interactivo

Contamos con una plataforma interactiva que te permitirá participar de las clases en vivo, interactuar en foros con tus compañeros de clase y acceder a los contenidos de cada curso en cualquier momento, adaptándose a tus necesidades.

Material de estudio

Desde el inicio de tu programa online, tendrás acceso al material de estudio necesario para cada clase. Podrás acceder en cualquier momento y en cualquier lugar a tus clases online, papers, videos y otros recursos.

Clases en Vivo

Cada curso está organizado en 6 a 8 clases online y una clase en vivo, transmitida vía streaming, realizada por nuestros tutores. En esta clase podrás interactuar, realizar preguntas y comentar a tus compañeros de clase.

Acompañamiento de tutores

En cada curso tendrás un tutor académico quien resolverá tus dudas planteadas en la plataforma online. Además las coordinadoras académicas resolverán tus consultas administrativas a través del correo alumnosuc@claseejecutiva.cl

ACLARA TUS DUDAS

Quisimos responder las preguntas que muchos nos hacen a través de este video.

Contenidos




Curso Python y bases de datos
Profesor:  

Jaime Navón Cohen , Ph.D University of North Carolina at Chapel Hill (Estados Unidos)

Clase en vivo

Un profesor ayudante interactúa directamente con un grupo reducido de participantes para ayudar a resolver problemas técnicos remanentes, como por ejemplo, la correcta instalación de herramientas de software, la forma correcta del uso de algunas herramientas, etc.

Trabajo individual

Los alumnos deben aplicar los conocimientos aprendidos en tres trabajos o miniproyectos concretos. El primer trabajo (miniproyecto 1) consiste en construir una base de datos a partir de data en formato csv y luego escribir un programa Python que se conecte con dicha base de datos para agregar nuevas filas y formular algunas consultas simples. En el segundo (miniproyecto 2), se trabaja con un dataset más complejo que da origen a una BD con varias tablas y, además, de interactuar desde Python en forma simple, se usa la librería Pandas. En el tercer trabajo (miniproyecto 3), la data debe obtenerse desde una API JSON y se debe escribir un programa Python que carge esa información en un motor MongoDB para luego hacer consultas sobre él.

Conceptos fundamentales de bases de datos
  • Bases de datos y motores de bases de datos
  • Modelos de dato
  • El modelo relacional
  • Introducción al lenguaje
Interacción con un motor relacional desde un programa Python
  • El lenguaje standard SQL
  • Interactuando con el motor: SQL desde el workbench
  • Conexión con el motor desde un programa Python
  • Creación, eliminación y consultas
Consultas más complejas, transacciones, dataframes
  • Consultas que involucran más de una tabla
  • La necesidad de transacciones
  • Propiedades ACID
  • Introducción al uso de dataframes en Pandas
Operadores de agregación y de conjuntos, carga desde archivos y desde una API
  • Operadores de conjunto
  • Operadores de agregación
  • Carga y procesamiento en Python de información en formato csv
  • Carga y procesamiento en Python de información que viene de una API
Bases de Datos NoSQL y el motor MongoDB
  • Bases de datos NoSQL
  • El motor MongoDB
  • El formato JSON
  • Interacción con MongoDB desde un programa Python
MongoDB desde Python
  • Conexión con el motor
  • Consultas simples
  • Extracción de contenido JSON desde una API
  • Procesamiento de contenido JSON en Python

Curso Desarrollo de software con Python
Profesor:  

Cristián Ruz , Docteur Université Nice Sophia Antipolis (Francia)

Clase en vivo

Se realizan tres clases en vivo. La primera como ayuda para el primer proyecto de programación con estructuras de datos secuenciales y no secuenciales. La segunda, para apoyar el segundo proyecto acerca de programación orientada a objetos. Y la tercera, como ayuda para el proyecto final. Durante las clases en vivo los estudiantes pueden resolver dudas prácticas respecto a la materia y sus proyectos.

 

Trabajos

Los alumnos deben aplicar los conocimientos aprendidos en tres trabajos o pequeños proyectos concretos. El primero relacionado con el uso de estructuras secuenciales y no secuenciales. El segundo, con programación orientada a objetos. El último proyecto tiene características integradoras y, por lo tanto, es un poco más largo y completo que los anteriores. Aun cuando el trabajo se entrega en forma individual y no grupal, los alumnos pueden conversar y discutir sobre sus ideas de soluciones con sus compañeros, antes de desarrollar y entregar el proyecto. La evaluación se complementa, además, con cuestionarios de alternativas que miden comprensión sobre los conceptos de cada semana.

Estructuras de datos secuenciales: listas, tuplas, colas
  • Listas y aplicaciones
  • Tuplas y aplicaciones
  • Colas y aplicaciones
  • Comparación de estructuras secuenciales
Estructuras de datos no secuenciales: diccionarios y sets
  • Hash e inmutabilidad
  • Sets y aplicaciones
  • Diccionarios y aplicaciones
  • Comparación de estructuras secuenciales y no secuenciales
Clases, objetos, atributos y métodos
  • Clases
  • Atributos
  • Métodos
  • Implementación de clases, objetos, atributos y métodos
Interacción entre objetos
  • Programa que usa un objeto de una clase
  • Programa con objetos que contienen estructuras de datos
  • Programa con objetos que interactúan con otros objetos
  • Herencia
Uso de módulos y bibliotecas existentes
  • Módulos
  • Paquetes
  • Bibliotecas existentes
  • Importación de módulos y paquetes
Definición de un proyecto orientado a objetos
  • Definición de un proyecto
  • Diseño del proyecto
  • Implementación del proyecto
  • Ejecución del proyecto completo

Curso Python para machine learning
Profesor:  

Francisco Pérez Galarce , Ph.D (c) Pontificia Universidad Católica de Chile

Ignacio Becker , Ph.D (c) Pontificia Universidad Católica de Chile

Clase en vivo

Un profesor ayudante interactúa directamente con un grupo reducido de participantes para ayudar a resolver problemas técnicos remanentes, como por ejemplo, la correcta instalación de herramientas de software y el uso apropiado de algunas herramientas, además de apoyar el desarrollo de casos de estudio. Con estos últimos, se busca que los alumnos se vean enfrentados a situaciones más cercanas a la realidad, recorriendo las distintas etapas de los proyectos de machine learning.

Trabajo individual

Los alumnos deben aplicar los conocimientos aprendidos en tres pequeños proyectos cuyo objetivo es reforzar el aprendizaje teórico de las clases lectivas. El primer proyecto se focaliza en aplicar herramientas de preprocesamiento y visualización de datos. Los siguientes tienen características integradoras de preprocesamiento y aplicación de modelos de machine learning tanto en su versión supervisada como no supervisada.  Aun cuando el trabajo se entrega en forma individual y no grupal, los alumnos pueden conversar y discutir sobre sus ideas de soluciones con sus compañeros, antes de desarrollar y entregar el proyecto.

Conceptos fundamentales de machine learning
  • Definiciones básicas
  • Tipos de aprendizaje de máquina
  • Python
  • Ecosistema Python para machine learning
Análisis, procesamiento y visualización de datos a través de Python
  • Tipos de variables
  • Análisis descriptivo de variables
  • Transformación de variables
  • Imputación de variables
  • Visualización de variables
Aprendizaje supervisado I: Regresiones
  • Regresión lineal
  • Regresión logística
  • Regresiones polinomiales
  • Regresiones con penalización
Aprendizaje supervisado II: Clasificadores
  • Evaluación de clasificadores
  • Naive Bayes
  • Árboles de decisión
  • Random forest
Redes Neuronales
  • Tecnologías de Python para deep learning
  • Introducción a las redes neuronales
  • Redes convolucionales
  • Redes recurrentes
Algoritmos de aprendizaje no supervisado en Python utilizando scikit-learn.
  • K-means
  • Mezcla gaussianas
  • Cluster jerárquico
  • Autoencoders

Curso Python y la web
Profesor:  

Joao López Silva , B.Sc Universidad Técnica Federico Santa María (Chile)

Gabriel Diéguez Franzani , Magíster Pontificia Universidad Católica de Chile

Clase en vivo

Un profesor ayudante interactúa directamente con un grupo reducido de participantes para ayudar a resolver problemas técnicos remanentes, como por ejemplo, la correcta instalación de herramientas de software, la forma correcta del uso de algunas herramientas, etc. Entre los posibles temas a tratar en esta sesión se encuentran: Instalación de Django en PyCharm, creación de un proyecto Django, uso de Django Shell y la instalación de librerías (requests, REST Framework, otras).

Trabajo Individual

Los alumnos deben aplicar los conocimientos aprendidos en tres trabajos o pequeños proyectos concretos. El último proyecto tendrá características integradoras y, por lo tanto, es un poco más largo y completo que los anteriores. Aun cuando el trabajo se entrega en forma individual y no grupal, los alumnos pueden conversar y discutir sobre sus ideas de soluciones con sus compañeros, antes de desarrollar y entregar el proyecto. La descripción de los proyectos es la siguiente:

Miniproyecto 1: Páginas estáticas en Django

1. Crear una página estática usando HTML y CSS
2. Servir la página usando Django
3. Mostrar contenido dinámico usando Django templates

Miniproyecto 2: Modelos, views y templates en Django

1. Crear dos modelos
2. Crear formularios para los modelos
3. Mostrar listas de los modelos y sus relaciones

Miniproyecto 3: Javascript y REST en Django

1. Exponer modelos en una API REST usando Django REST Framework
2. Publicar documentación automática
3. Conectarse a una API REST y mostrar los resultados
4. Agregar validación y procesamiento en el cliente con JavaScript

Introducción a la web
  • ¿Qué es la web?
  • El protocolo HTTP
  • Estructura de las páginas con HTML
  • Estilo de las páginas con CSS
Arquitectura de una aplicación web e introducción a Django
  • Arquitectura MVC/T de una aplicación web
  • Introducción a Django
  • Instalación de Django
  • Creación de un proyecto Django
  • El archivo settings
El framework Django
  • Modelos y migraciones
  • Views
  • Templates
  • Forms
  • Admins
Un framework orientado a aplicaciones (Django)
  • Routing
  • Django shell
  • El lenguaje Javascript
  • Javascript y la web: manipulación del DOM y eventos
  • Javascript en Django: Un ejemplo de validación en el cliente
API REST
  • Introducción a las API REST
  • Obtener información desde una API
  • Modificar información a través de una API
  • Setup para consumir una API
  • Setup de Django REST Framework
APIs REST en Django: REST Framework
  • Serializers
  • Viewsets y paginación
  • Routing de la API
  • Probando nuestra API y documentación automática
  • Consumiendo nuestra API para mejorar la aplicación

Profesores

Cristián Ruz

Docteur Université Nice Sophia Antipolis (Francia)

Cristián Ruz es docteur, Université Nice Sophia Antipolis (Francia). También tiene un Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile (UC). Además, es ingeniero civil en Computación, UC. Actualmente, se desempeña como profesor asistente adjunto del Departamento de Ciencia de la Computación de la UC.  

Francisco Pérez Galarce

Ph.D (c) Pontificia Universidad Católica de Chile

Francisco Pérez Galarce es Ph.D (c) in Computer Science, Pontificia Universidad Católica de Chile. También es magíster en Gestión de Operaciones e  ingeniero civil industrial, Universidad de Talca.

Gabriel Diéguez Franzani

Magíster Pontificia Universidad Católica de Chile

Gabriel Diéguez Franzani es magíster en Ciencias de la Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile (UC). Además es ingeniero civil en Computación, UC. Actualmente, se desempeña como profesor instructor adjunto del Departamento de Ciencia de la Computación de la UC.  

Ignacio Becker

Ph.D (c) Pontificia Universidad Católica de Chile

Ignacio Becker es Ph.D (c) in Computer Science, Pontificia Universidad Católica de Chile (UC). También es licenciado en Astronomía, UC.

Jaime Navón Cohen

Ph.D University of North Carolina at Chapel Hill (Estados Unidos)

Jaime Navón Cohen es Ph.D. Computer Science, University of North Carolina at Chapel Hill (EE.UU.). Además tiene un Master of Science, Technion-Israel Institute of Technology (Israel). Es ingeniero civil electricista, Pontificia Universidad Católica de Chile (UC). Asimismo, es profesor asociado del Departamento de Ciencia de la Computación de la UC.  

Joao López Silva

B.Sc Universidad Técnica Federico Santa María (Chile)

Joao López Silva es B.Sc en Ciencias de la Computación, Universidad Técnica Federico Santa María (Chile). Es jefe de Proyectos en DevOps en Magnet SpA. Tiene nueve años de experiencia en proyectos usando Django.

Ventajas

Prestigio UC

La Pontificia Universidad Católica de Chile posee más de 120 años educando y formando a los líderes de nuestro país. El prestigio UC es reconocido esencialmente por la calidad de sus docentes como por su excelente sistema de enseñanza, los cuales la han transformado en la universidad número uno del país y la mejor universidad de habla hispana en Latinoamérica.

Profesores de Clase Mundial

Nuestro proceso educativo es apoyado y guiado por la excelencia, el sello y el prestigio de los académicos de la Pontificia Universidad Católica de Chile, formados en las mejores universidades a nivel mundial.

Moderno modelo pedagógico

Contamos con una plataforma interactiva, con la última tecnología en educación a distancia, que te permitirá vivir la experiencia del aprendizaje en línea: Acceso a clases en vivo y constante interacción en foros, con académicos y tutores.

Flexibilidad

Tenemos diversos programas académicos que impartimos con un exclusivo e innovador sistema de aprendizaje, enfocado en la flexibilidad y adaptado a tus necesidades de tiempo y espacio, permitiendo que puedas estudiar donde quieras y cuando quieras.

Programas online

Somos un programa de perfeccionamiento profesional 100% online creado por la Pontificia Universidad Católica de Chile, orientado a actualizar tus conocimientos y entregarte nuevas herramientas y habilidades que te permitirán mejorar, ampliar e incluso transformar tu carrera profesional.

Requisitos de Postulación

Para postular a un programa de Clase Ejecutiva UC debes cumplir alguno de estos requisitos:

  • Título profesional universitario.
  • Título de egresado de instituto profesional o centro de formación técnica.
  • Conocimientos equivalentes en el área del programa al que estás postulando.



Inversión

Precios

Precio:
$1.890.000 CLP

Medios de pagos Chile

  • 12 cuotas tarjeta de crédito sin interés para nuestros Diplomados y 3 cuotas tarjeta de crédito sin interés para nuestros cursos. En caso de existir interés, este será generado específicamente por su Banco y no por Clase Ejecutiva UC
  • Transferencia bancaria

Descuentos

  • 5% Pago contado (efectivo o transferencia) (*)
  • 10% Ex-alumnos (*)
  • 10% 3 matriculados o más (*)

 

(*) No acumulables

Medios de pagos Internacional

  • Pago al contado a través de transferencia bancaria
  • Pago en cuotas para nuestros Diplomados a través de Cuponera electrónica (*)
  • Pago a través de Paypal

 

(*) Cuponera electrónica: Sistema de pago en cuotas, sin interés.

 

Clase Ejecutiva UC

CERTIFICADOS APOSTILLADOS

Una de las características más importantes de los títulos emitidos por la Pontificia Universidad Católica de Chile es que pueden ser apostillados gracias al Convenio de la Apostilla de la Haya. La Apostilla es una certificación única que permite agilizar el proceso de acreditación y certificación de títulos o documentos extranjeros en algún país miembro del Convenio de la Apostilla. Los documentos emitidos en Chile para ser utilizados en un país miembro del Convenio de la Apostilla que hayan sido certificados mediante una Apostilla, deberán ser reconocidos en cualquier otro país del convenio sin necesidad de otro tipo de certificación. Más información sobre el proceso de Apostilla en http://apostilla.gob.cl

Un día en la Clase Ejecutiva