Introducción
Bienvenido a nuestra sección Programación, un recurso integral para todo lo que necesita para dominar las habilidades de codificación modernas para la ciencia de datos y el desarrollo de software. Aquí encontrarás tutoriales y proyectos completos que cubren una amplia gama de temas, desde fundamentos teóricos y guías prácticas hasta técnicas avanzadas y mejores prácticas.
Tanto si estás empezando como si buscas perfeccionar tus habilidades, nuestro contenido está organizado en varias subcategorías clave.
Lecciones
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Lessons
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Una completa colección de tutoriales que abarcan conceptos teóricos, guías prácticas y técnicas avanzadas de programación con Python y R. -
Explore la teoría que hay detrás de la programación con temas como qué es la programación, la historia y evolución de los lenguajes de programación y una mirada al futuro de la codificación. -
Una introducción a los conceptos fundamentales y el significado de la programación. -
Una visión histórica de la evolución de los lenguajes de programación. -
Explore las ventajas de aprender programación y las oportunidades profesionales que ofrece. -
Orientación sobre la selección del lenguaje de programación que mejor se adapte a sus necesidades y objetivos profesionales. -
Conozca los paradigmas de programación procedimental, orientada a objetos y funcional. -
Un resumen de los conceptos básicos de programación que todo principiante debe conocer. -
Identificar y superar los obstáculos comunes que se encuentran al aprender a codificar. -
Exploración de diversas trayectorias profesionales y oportunidades en programación. -
Descubra las tendencias emergentes y las direcciones futuras en el campo de la programación.
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Comience su viaje por la programación con una introducción a los fundamentos de la programación, una guía comparativa de Python frente a R e instrucciones paso a paso para configurar su entorno de desarrollo. -
Una introducción a los conceptos fundamentales de la programación. -
Una guía comparativa sobre cómo elegir entre Python y R para la ciencia de datos. -
Instrucciones paso a paso para instalar y configurar su IDE y herramientas de desarrollo.
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Sumérjase en Python con tutoriales que van desde lo más básico (sintaxis, tipos de datos, estructuras de control) hasta temas avanzados como la programación orientada a objetos, el procesamiento asíncrono, etc. -
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Aprenda a escribir su primer script en Python y a comprender la sintaxis básica. -
Introducción a la sintaxis y asignación de variables en Python. -
Visión general de los tipos y estructuras de datos básicos en Python. -
Aprenda a utilizar condicionales, bucles y otras estructuras de control en Python.
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Profundización en clases, objetos, herencia y polimorfismo. -
Explore técnicas de programación funcional y operaciones vectorizadas. -
Aprenda a gestionar eficazmente las excepciones y a depurar su código. -
Comprender cómo funcionan los decoradores y cómo utilizarlos para modificar el comportamiento de las funciones. -
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Introducción a los conceptos de procesamiento paralelo en Python. -
Comparar el multiprocesamiento con el threading en Python. -
Aprender técnicas para optimizar el código mediante multiprocesamiento. -
Exploración de los modelos de programación concurrente y sus aplicaciones. -
Identificar y resolver problemas comunes en el multiprocesamiento. -
Casos prácticos sobre cómo se utiliza el procesamiento paralelo en entornos de producción. -
Conozca la comunicación entre procesos mediante colas y tuberías.
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Pautas para crear y publicar paquetes Python de alta calidad. -
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Introducción a los generadores de Python y sus ventajas. -
Exploración de técnicas avanzadas de canalización y encadenamiento de generadores. -
Comparar el rendimiento de los generadores con otros métodos de iteración. -
Aprender sobre los generadores asíncronos y sus aplicaciones en flujos de trabajo asíncronos. -
Ejemplos prácticos del uso de generadores para manejar grandes flujos de datos. -
Consejos para escribir código generador eficiente y evitar errores comunes.
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Introducción a la programación asíncrona utilizando asyncio de Python. -
Técnicas eficaces de depuración y registro en Python.
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Aprenda a limpiar y transformar datos con pandas. -
Creación de diversos gráficos con Matplotlib. -
Técnicas avanzadas de visualización con Seaborn. -
Creación y evaluación de modelos ML con Scikit-Learn.
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Extraer datos de sitios web con BeautifulSoup. -
Guía completa de pruebas unitarias con pytest. -
Aprenda a gestionar las dependencias del proyecto con entornos virtuales. -
Automatizar tareas repetitivas mediante bibliotecas de programación. -
Crear una API RESTful utilizando Flask con un ejemplo del mundo real. -
Desarrollar y desplegar APIs REST utilizando FastAPI.
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Comprender y dominar la comprensión de listas en Python. -
Guía completa de estructuras de datos en Python. -
Una introducción a los algoritmos y estructuras de datos fundamentales en Python. -
Aprender a leer, escribir y procesar archivos en Python. -
Trabajar con datos JSON: análisis sintáctico y serialización en Python. -
Introducción a las expresiones regulares en Python. -
Explore estructuras de datos avanzadas como defaultdict, Counter y deque. -
Técnicas para gestionar estructuras de datos anidadas en Python. -
Operaciones y manipulaciones avanzadas sobre estructuras de datos en Python. -
Comparaciones de rendimiento y mejores prácticas para optimizar estructuras de datos.
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Aprenda R a través de una serie de tutoriales que cubren sintaxis básica, manipulación de datos, métodos estadísticos avanzados y proyectos interactivos de ciencia de datos. -
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Introducción a la instalación de R, configuración de RStudio y scripting básico. -
Aprender sintaxis básica de R y asignación de variables. -
Visión general de vectores, listas, marcos de datos y matrices en R. -
Ejemplos prácticos de condicionales y bucles en R.
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Aprenda técnicas de programación funcional utilizando funciones de aplicación y operaciones vectorizadas. -
Un tutorial en profundidad sobre dplyr, tidyr, y ggplot2 para el análisis eficiente de datos. -
Mejores prácticas para la gestión de errores y depuración en R. -
Técnicas para depurar eficazmente el código de R. -
Aprender técnicas para escribir código R eficiente y vectorizado. -
Introducción a los métodos de cálculo paralelo en R. -
Uso de furrr para paralelizar flujos de trabajo en R. -
Una guía para crear, documentar y publicar sus propios paquetes de R.
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Transformar y resumir datos utilizando dplyr. -
Guía paso a paso para crear y personalizar gráficos utilizando ggplot2. -
Aprender modelado lineal y lineal generalizado en R.
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Creación de informes reproducibles con RMarkdown. -
Creación de aplicaciones web interactivas con Shiny. -
Extraer y procesar datos web utilizando rvest.
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Descubra cómo integrar Python y R a la perfección con guías sobre interoperabilidad y flujos de trabajo comparativos. -
Aprenda a integrar Python en R con reticulate. -
Comparar los flujos de trabajo de la ciencia de datos entre Python y R.
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Para aquellos que cambien de lenguaje, esta sección ofrece comparaciones y consejos prácticos sobre la transición entre Python y R. -
Consejos de transición y ejemplos paralelos para usuarios de R que están aprendiendo Python. -
Comparar técnicas de manipulación de datos utilizando dplyr y pandas. -
Comparar bibliotecas de visualización: ggplot2 en R frente a matplotlib en Python. -
Tutoriales comparativos de flujos de trabajo de ML en R y Python. -
Una guía comparativa sobre las diferencias sintácticas entre R y Python. -
Tablas y ejemplos de traducción de código entre R y Python.
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Conozca los mejores entornos de desarrollo y sistemas de control de versiones para aumentar su productividad. -
Visión general de los principales IDE de Python como VS Code, PyCharm y JupyterLab. -
Visión general de los entornos de desarrollo de R como RStudio y Quarto. -
Las mejores prácticas para el uso de Git y GitHub para el control de versiones.
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Explore estrategias para escribir código limpio, eficiente y fácil de mantener, incluyendo depuración, pruebas y optimización del rendimiento. -
Directrices y consejos prácticos para escribir código limpio y mantenible. -
Técnicas de depuración y pruebas unitarias en Python y R. -
Estrategias para optimizar el rendimiento y la eficiencia del código.
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Aplique lo aprendido a través de una serie de proyectos prácticos, desde ejercicios para principiantes hasta aplicaciones avanzadas del mundo real. -
Profundice en aplicaciones avanzadas y nichos de programación. Explore tutoriales en profundidad sobre Python para finanzas, R para ensayos clínicos, análisis de marketing, aplicaciones web dinámicas y despliegue de modelos de aprendizaje automático en la nube para ampliar su conjunto de habilidades y abordar retos del mundo real.
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Lo que aprenderá
Nuestros tutoriales están diseñados para proporcionar:
- Guía paso a paso: Instrucciones detalladas y ejemplos de código para un aprendizaje práctico.
- Aplicaciones prácticas:Proyectos del mundo real y casos prácticos que demuestran cómo aplicar tus conocimientos.
- Cross-Language Insights:Compare los flujos de trabajo de Python y R para elegir la mejor herramienta para sus retos de ciencia de datos.
- Mejores prácticas:Consejos para un código limpio, depuración eficaz y optimización del rendimiento para elevar su experiencia en programación.
Empezar
Explora las subcategorías anteriores para saltar a tutoriales que coincidan con tu nivel de habilidad e intereses actuales. Tanto si estás interesado en dominar Python como en sumergirte en R o en unir ambos lenguajes mediante técnicas de programación cruzada, nuestro completo contenido te guiará en cada paso del camino.
Feliz codificación, y disfruta de tu viaje a través de nuestro Hub de Programación!
Reutilización
Cómo citar
BibTeX
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Por favor, cita este trabajo como:
Kassambara, Alboukadel. 2024. “Centro de programación: Aprende
Python, R y mucho más.” February 18, 2024. https://www.datanovia.com/es/learn/programming/index.html.