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<aside> <img src="/icons/database_green.svg" alt="/icons/database_green.svg" width="40px" /> CONTENIDOS

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🐍 Introducción: Programación en Python

El entorno y las variables: Diferentes entornos de programación Python (consola, IDE, notebooks). Sintaxis del lenguaje. Tipos de datos básicos. Funciones y su documentación.
Estructuras de control: Condicionales. Iteraciones. Comprehensión de listas. Recursión.
Estructuras de datos: Diccionarios, listas, tuplas, vectores, matrices y árboles.
Programación orientada a objetos: Concepto de objeto. Métodos. Herencia.
Python para el análisis de datos: Archivos de entrada/salida. Cómputo de estadísticos. Regresión lineal.
Visualización de datos. Aplicaciones con Numpy, SciPy y Matplotlib.
Testeo y Debuggeo de programas: Diseño de experimentos. Manejos de excepciones. Control de flujos.
Introducción a la complejidad de algoritmos: Concepto de complejidad. Algoritmos de búsqueda. Algoritmos de ordenamiento.
Aplicaciones de la programación a diversos ámbitos: Negocios, finanzas, seguros, ciencia.

💻 Intermedio: Ciencia de Datos

Elementos de Cálculo y Algebra. Funciones. Vectores y Matrices. Nociones de derivadas e integrales.
Definición de probabilidad. Probabilidad conjunta, marginal y condicional. Leyes de la probabilidad.
La interpretación frecuentista y bayesiana de la probabilidad.
Distribuciones especiales: Binomial, Poisson, Gaussiana.
Estimadores, estimación de máxima verosimilitud.