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NumPy en Python 🐍 | Arreglos, Matrices y Operaciones Vectorizadas desde Cero
En este video aprenderás a dominar NumPy, la librería fundamental de Python para cálculo numérico y manejo de matrices. Descubrirás cómo crear arreglos unidimensionales y matrices, realizar operaciones vectorizadas de forma eficiente, y trabajar con índices y slicing. 📌 Temas que verás: 🔹 INTRODUCCIÓN A NUMPY: ✅ ¿Qué es NumPy y para qué sirve? ✅ Importación con alias: import numpy as np ✅ Diferencia entre vectores NumPy y listas de Python 🔹 ARREGLOS UNIDIMENSIONALES: ✅ Creación con np.arange() y np.array() ✅ Operaciones matemáticas directas: suma, resta, multiplicación ✅ Funciones estadísticas: np.sum(), np.mean() ✅ Índices y slicing: [inicio:final], [:], [1:] ✅ Vectores especiales: np.zeros(), np.ones() 🔹 MATRICES (ARREGLOS 2D): ✅ Creación con listas de listas ✅ Función shape para obtener dimensiones (filas, columnas) ✅ Matrices especiales: np.zeros(), np.ones(), np.eye() ✅ Acceso a elementos: matriz[fila, columna] ✅ Slicing de filas y columnas: matriz[1,:], matriz[:,0] ✅ Modificación de elementos 🔹 OPERACIONES AVANZADAS: ✅ Funciones matemáticas: np.sin(), np.random.rand() ✅ Multiplicación elemento a elemento con * ✅ Producto punto de matrices con np.dot() ✅ Suma por ejes: sum(axis=0), sum(axis=1) ✅ Extracción de diagonal con A.diagonal() 💻 Ideal para quienes inician en Machine Learning con Python. 🔔 ¡Suscríbete y activa la campanita para no perderte el siguiente video! #Python #NumPy #ArreglosPython #MatricesPython #MachineLearning #Programacion #CursoPython #PythonParaPrincipiantes #AprendePython #Codigo #DataScience #InteligenciaArtificial #TutorialPython #PythonBasico #OperacionesVectorizadas #CalculoNumerico
Funciones en Python 🐍 | def, return, *args, kwargs y Más desde Cero
En este video aprenderás a dominar las funciones en Python, la herramienta más poderosa para reutilizar código, generalizar tareas y escribir programas más limpios y profesionales. Cubriremos desde la definición básica con def hasta el uso avanzado de *args y **kwargs. 📌 Temas que verás: 🔹 CONCEPTOS BÁSICOS: ✅ Definición de funciones con def y uso de return ✅ Ejemplo práctico: función pitágoras para calcular la hipotenusa ✅ Tipado dinámico en funciones (mismos parámetros, distintos tipos) ✅ Docstrings: documentación automática con ''' ''' 🔹 FLEXIBILIDAD DE FUNCIONES: ✅ Funciones sin parámetros de entrada ✅ Funciones sin retorno (devuelven None) ✅ Parámetros opcionales con valores por defecto ✅ Múltiples sentencias return en una misma función 🔹 PASO DE PARÁMETROS: ✅ Paso por valor (tipos simples: int, float, str, bool) ✅ Paso por referencia (tipos compuestos: listas, diccionarios) ✅ Cómo proteger los datos originales usando copias lista[:] 🔹 PARÁMETROS AVANZADOS: ✅ *args: argumentos posicionales variables (tupla) ✅ **kwargs: argumentos con nombre (diccionario) ✅ Combinación de *args y **kwargs en una misma función ✅ Orden obligatorio en la definición 💻 Ideal para quienes inician en Machine Learning con Python. 🔔 ¡Suscríbete y activa la campanita para no perderte el siguiente video! #Python #FuncionesPython #DefPython #ArgsKwargs #MachineLearning #Programacion #CursoPython #PythonParaPrincipiantes #AprendePython #Codigo #DataScience #InteligenciaArtificial #TutorialPython #PythonBasico #Docstrings
Variables en Python: Aprende a Almacenar Datos desde Cero 🐍 | Curso Machine Learning con Python
En este video aprenderás qué son las variables en Python, cómo almacenar valores en la memoria del computador y las reglas de nomenclatura que debes respetar. Cubriremos los tipos numéricos más importantes: enteros (int) y decimales (float), además de realizar operaciones básicas como suma, resta, multiplicación, potenciación y división. 📌 Temas que verás: ✅ Qué es una variable y para qué sirve ✅ Reglas de nomenclatura en Python ✅ Tipado dinámico y asignación con = ✅ Variables numéricas: int y float ✅ Operadores: +, -, *, **, /, //, % ✅ Uso de la librería math (pi, factorial, seno, etc.) ✅ Funciones round(), ceil(), trunc() 💻 Ideal para principiantes que inician en Machine Learning con Python. 🔔 ¡Suscríbete y activa la campanita para no perderte la siguiente clase! #Python #VariablesEnPython #MachineLearning #Programacion #CursoPython #PythonParaPrincipiantes #AprendePython #Codigo #DesarrolloWeb #DataScience #InteligenciaArtificial #TutorialPython #PythonBasico #NumerosEnPython #TiposDeDatos
Jupyter Notebook desde CERO 📓 | Markdown, HTML, LaTeX y Código Python | Curso Machine Learning 2026
🔥 ¡Bienvenido a la Introducción Práctica de Jupyter Notebook! En este video del Curso de Machine Learning con Python, te enseño todo lo que necesitas saber para comenzar a trabajar en Jupyter Notebook de manera profesional. Aprenderás a crear cuadernos, usar celdas de código y markdown, formatear texto con HTML, crear fórmulas matemáticas con LaTeX, y verificar tus librerías instaladas. ¡Todo lo esencial para tu flujo de trabajo en Data Science! Introducción: ¿Qué es Jupyter Notebook? Abrir Jupyter desde nuestro entorno de trabajo Crear carpetas y organizar el proyecto Crear nuevo cuaderno (notebook) Conociendo el menú y barra de herramientas Celdas: Code vs Markdown Markdown: Texto formateado y Shift+Enter Formatos HTML en Jupyter (h1, alineación) Títulos simplificados con numeral (#) Fórmulas matemáticas con LaTeX y signo de pesos Fracciones en LaTeX: inline vs display Listas con viñetas y numeradas Texto en negritas (**) y cursiva (*) Celdas de código Python: print() y ejecución Comentarios en Python con # Ventaja de Jupyter: Código + Documentación Verificar librerías instaladas (numpy, pandas, matplotlib, sklearn) Imprimir versiones de Python y librerías Explorando el menú File Próximos pasos del curso 📦 LO QUE APRENDERÁS EN ESTE VIDEO: ✅ Crear y organizar notebooks en Jupyter ✅ Diferencia entre celdas Code y Markdown ✅ Formatear texto con HTML (h1, align) ✅ Crear títulos con # (Markdown simplificado) ✅ Escribir fórmulas matemáticas con LaTeX ✅ Listas con viñetas (*) y numeradas (1.) ✅ Texto en negritas **texto** y cursiva *texto* ✅ Ejecutar código Python con Shift+Enter ✅ Comentarios en código con # ✅ Verificar instalaciones: numpy, pandas, matplotlib, sklearn ✅ Imprimir versiones de librerías 💻 CÓDIGO DEL VIDEO: ```python # Verificar librerías instaladas import numpy import pandas import matplotlib import sklearn import sys print("Python:", sys.version) print("Numpy:", numpy.__version__) print("Pandas:", pandas.__version__) print("Matplotlib:", matplotlib.__version__) print("Scikit-Learn:", sklearn.__version__) 💬 COMENTA "JUPYTER" si ya probaste los formatos de markdown 🔔 SUSCRÍBETE para el próximo video: "Introducción a Python - Variables y Tipos de Datos" 🌐 MIS REDES: 📺 YouTube: @AprendamosconScorpionSecurity 📱 TikTok: @scorpionmarcosanchez 📸 Instagram: @scorpionmarcosanchez ☕ ¿Te ayudo a aprender? Apoya el canal: 💰 PayPal: paypal.me/MarcoAntonioS934 📂 CURSO COMPLETO DE MACHINE LEARNING: https://www.youtube.com/playlist?list=PLffixYYr8M_vN46ZZymOB6Wqo4XBTWtiX #JupyterNotebook #Python #MachineLearning #Markdown #DataScience #LaTeX #HTML #CursoPython #Programación #CienciaDeDatos #TutorialPython #ScorpionSecurity #AprendemosConScorpionSecurity #Python2026 #NumPy #Pandas #Matplotlib #ScikitLearn #Notebook
Presentación Curso de Machine Learning con Python 2026 🤖 | De Cero a Proyecto Final
🔥 ¿Quieres dominar la Inteligencia Artificial y crear tus propios modelos predictivos? Este curso PRÁCTICO de Machine Learning con Python te lleva desde los conceptos básicos hasta un Proyecto Final real, sin descuidar la teoría fundamental. 👇 📚 TEMARIO DEL CURSO (Con Marcas de Tiempo): Introducción y qué lograrás en este curso 1. Preparación del entorno: Instalación de Anaconda y Jupyter 2. Introducción a Python (Variables, flujos de control y estructuras) 3. Procesamiento y Visualización de Datos (Librerías, repaso de estadística y matemáticas) 4. Machine Learning: Clasificación y Modelos de Regresión 5. Deep Learning: Redes Neuronales, Perceptrón y Redes Convolucionales 6. PROYECTO FINAL: Aplicando todo lo aprendido en un caso real 💻 REQUISITOS PARA SEGUIR EL CURSO: 1️⃣ Anaconda: Distribución libre para ciencia de datos y cómputo científico. 2️⃣ Jupyter Notebook: Entorno interactivo para integrar código, texto, gráficas e imágenes. 3️⃣ Conocimientos básicos de programación (¡Nosotros te guiamos en el resto!). 💬 COMENTA "ML" en el video y te envío los datasets y el código fuente del Proyecto Final. 🔔 SUSCRÍBETE y activa la campana para no perderte la serie completa de IA y Ciberseguridad. 🌐 CONÉCTATE CONMIGO: 📺 YouTube: @AprendamosconScorpionSecurity 📱 TikTok: @scorpionmarcosanchez 📸 Instagram: @scorpionmarcosanchez ☕ ¿Te ayudo a aprender? Apoya el canal para crear más contenido: 💰 PayPal: paypal.me/MarcoAntonioS934 #MachineLearning #Python #InteligenciaArtificial #DataScience #DeepLearning #CursoDePython #ScorpionSecurity #MachineLearning #Python #InteligenciaArtificial #IA #DataScience #DeepLearning #CursoPython #Anaconda #JupyterNotebook #RedesNeuronales #AprendizajeAutomático #Programación #ScorpionSecurity #AprendemosConScorpionSecurity #Python2026