Profundiza tus conocimientos en Python y desarrolla aplicaciones más robustas para entornos reales.

📄Conferencia 1.1 • REPASO DE CONCEPTOS CLAVE DE PYTHON BÁSICO
📄Conferencia 1.2 • TIPADO DINÁMICO VS. TIPADO ESTÁTICO, ANOTACIONES DE TIPO
📄Conferencia 1.3 • DECORADORES BÁSICOS Y SU USO EN FUNCIONES
📄Conferencia 1.4 • GESTIÓN AVANZADA DE EXCEPCIONES (MÚLTIPLES EXCEPT Y RAISE)
📄Conferencia 1.5 • CLASES AVANZADAS: MÉTODOS DE CLASE Y MÉTODOS ESTÁTICOS
📄Conferencia 1.6 • ENCAPSULAMIENTO, PROPIEDADES Y MÉTODOS ESPECIALES (__STR__, __REPR__, __LEN__, ETC.)
📄Conferencia 1.7 • POLIMORFISMO Y HERENCIA AVANZADA
📄Conferencia 1.8 • MANEJO DE CLASES ABSTRACTAS E INTERFACES (CON ABC)
📄Conferencia 1.9 • MÉTODOS Y ATRIBUTOS MÁGICOS AVANZADOS (E.G., __GETITEM__, __SETITEM__, __CALL__)

📄Conferencia 2.1 • LECTURA Y ESCRITURA EN FORMATOS AVANZADOS: CSV, JSON, XML
📄Conferencia 2.2 • SERIALIZACIÓN DE DATOS CON PICKLE Y JSON
📄Conferencia 2.3 • MANIPULACIÓN DE ARCHIVOS Y DIRECTORIOS (OS Y SHUTIL)
📄Conferencia 2.4 • INTRODUCCIÓN A SQLITE Y BASES DE DATOS SQL EN PYTHON
📄Conferencia 2.5 • CREACIÓN Y ESTRUCTURA DE PAQUETES EN PYTHON
📄Conferencia 2.6 • USO DE PIPENV Y POETRY PARA LA GESTIÓN DE DEPENDENCIAS
📄Conferencia 2.7 • CONFIGURACIÓN DE ENTORNOS AVANZADOS Y USO DE ENTORNOS VIRTUALES
📄Conferencia 2.8 • BUENAS PRÁCTICAS EN ORGANIZACIÓN DE PROYECTOS PYTHON (ARQUITECTURA DE CARPETAS, __INIT__.PY)

📄Conferencia 3.1 • INTRODUCCIÓN A FRAMEWORKS WEB: FLASK Y DJANGO
📄Conferencia 3.2 • CREAR APIS REST CON FLASK
📄Conferencia 3.3 • RUTAS, PETICIONES Y RESPUESTAS
📄Conferencia 3.4 • AUTENTICACIÓN Y SEGURIDAD BÁSICA
📄Conferencia 3.5 • BASES DE DATOS EN DJANGO: ORM Y MIGRACIONES
📄Conferencia 3.6 • GESTIÓN DE PLANTILLAS HTML Y RENDERIZADO DINÁMICO CON JINJA2
📄Conferencia 3.7 • BUENAS PRÁCTICAS PARA DESARROLLO WEB EN PYTHON
📄Conferencia 3.8 • INTRODUCCIÓN A PANDAS: DATAFRAMES, SERIES Y MANIPULACIÓN DE DATOS
📄Conferencia 3.9 • LIMPIEZA Y PREPROCESAMIENTO DE DATOS CON PANDAS
📄Conferencia 3.10 • ANÁLISIS ESTADÍSTICO BÁSICO Y OPERACIONES MATEMÁTICAS CON NUMPY
📄Conferencia 3.11 • VISUALIZACIÓN DE DATOS CON MATPLOTLIB Y SEABORN
📄Conferencia 3.12 • TRABAJANDO CON DATOS EN FORMATOS COMPLEJOS: JSON Y BASES DE DATOS

📄Conferencia 4.1 • WEB SCRAPING CON BEAUTIFULSOUP Y REQUESTS
📄Conferencia 4.2 • AUTOMATIZACIÓN DE PROCESOS CON SELENIUM
📄Conferencia 4.3 • TRABAJO CON CORREOS ELECTRÓNICOS (ENVÍO Y LECTURA DE CORREOS)
📄Conferencia 4.4 • AUTOMATIZACIÓN DE TAREAS DEL SISTEMA (EJ. MOVER, RENOMBRAR ARCHIVOS)
📄Conferencia 4.5 • FUNDAMENTOS DE MACHINE LEARNING: CONCEPTOS CLAVE
📄Conferencia 4.6 • INTRODUCCIÓN A SCIKIT-LEARN: DATASETS, PREPROCESAMIENTO Y MODELOS BÁSICOS
📄Conferencia 4.7 • CREACIÓN Y EVALUACIÓN DE MODELOS SIMPLES (REGRESIÓN LINEAL, CLASIFICACIÓN BÁSICA)
📄Conferencia 4.8 • VISUALIZACIÓN DE RESULTADOS Y AJUSTE DE HIPERPARÁMETROS BÁSICOS (PARTE 1)
📄Conferencia 4.9 • VISUALIZACIÓN DE RESULTADOS Y AJUSTE DE HIPERPARÁMETROS BÁSICOS (PARTE 2)
📄Conferencia 4.10 • IMPLEMENTACIÓN DE UN FLUJO DE TRABAJO COMPLETO EN MACHINE LEARNING (PARTE 1)
📄Conferencia 4.11 • IMPLEMENTACIÓN DE UN FLUJO DE TRABAJO COMPLETO EN MACHINE LEARNING (PARTE 2)
📄Conferencia 4.12 • INTRODUCCIÓN A CONCURRENCIA Y PARALELISMO: THREADING Y MULTIPROCESSING
📄Conferencia 4.13 • TRABAJANDO CON ASYNCIO: PROGRAMACIÓN ASÍNCRONA EN PYTHON
📄Conferencia 4.14 • APLICACIONES DE ASYNC Y AWAIT PARA I/O NO BLOQUEANTE
📄Conferencia 4.15 • CONCURRENTE VS. PARALELISMO: APLICACIONES Y CASOS DE USO

📄Conferencia 5.1 • PRUEBAS UNITARIAS CON UNITTEST Y PYTEST
📄Conferencia 5.2 • MOCKING Y PRUEBAS DE INTEGRACIÓN
📄Conferencia 5.3 • DOCUMENTACIÓN Y USO DE DOCSTRINGS (PARTE 1)
📄Conferencia 5.4 • DOCUMENTACIÓN Y USO DE DOCSTRINGS (PARTE 2)
📄Conferencia 5.5 • USO DE HERRAMIENTAS DE LINTING (PYLINT, FLAKE8) Y FORMATEO AUTOMÁTICO (BLACK)
📄Conferencia 5.6 • OPTIMIZACIÓN Y ANÁLISIS DE RENDIMIENTO
📄Conferencia 5.7 • PROYECTO 1 (WEB) (PARTE 1)
📄Conferencia 5.8 • PROYECTO 1 (WEB) (PARTE 2)
📄Conferencia 5.9 • PROYECTO 1 (WEB) (PARTE 3)
📄Conferencia 5.10 • PROYECTO 2 (ANÁLISIS DE DATOS) (PARTE 1)
📄Conferencia 5.11 • PROYECTO 2 (ANÁLISIS DE DATOS) (PARTE 2)
📄Conferencia 5.12 • PROYECTO 3 (AUTOMATIZACIÓN)
📄Conferencia 5.13 • PROYECTO 4 (MODELO MACHINE LEARNING) (PARTE 1)
📄Conferencia 5.14 • PROYECTO 4 (MODELO MACHINE LEARNING) (PARTE 2)
📄Conferencia 5.15 • ¿CÓMO RESOLVER BUGS?

📄 Conferencia 8.1 Puedes ingresar para descargar los libros PDF disponibles para este módulo
📄 Conferencia 8.2 MATERIAL DISPONIBLE PARA DESCARGA DE SESIONES WEBINAR