jueves, 12 de noviembre de 2020

Curso de analítica de datos con NumPy


NumPy es una poderosa librería de Python que permite realizar analítica de datos, gracias al uso eficiente de arrays multidimensionales.

El contenido del curso es el siguiente:

  • Introducción
  • Conceptos básicos:
    • Arrays con NumPy
    • Multidimensionalidad
    • Redimensionamiento y transposición
    • Arrays por defecto
    • Indexación
    • Indexación avanzada de columnas
    • Indexación y slicing avanzado
    • Indexacion boolean
    • Usos de indexación boolean
  • Matemáticas:
    • Matemáticas entre arrays
    • Potencias entre arrays
    • Broadcasting
    • Operaciones con un valor
    • Suma
    • Producto
    • Máximo y mínimo
    • Diferencia entre el máximo y el mínimo
    • Media aritmética
    • Mediana
    • Desviación estándar
    • Percentil
  • Operaciones avanzadas:
    • Valores nan
    • Redondeo
    • Agregar columnas
    • Arrays de datos estructurados
    • Concatenación de arrays
    • Ordenación de arrays
    • Ordenación invertida
    • Valores únicos
    • Guardar y cargar datos en ficheros

Enlace al curso:

sábado, 7 de noviembre de 2020

What Artificial Intelligence is?


Cool things that computers can't do?

 This topic has been always overcome in the last years. Finally, an algorithm can imitate and do these cool things that we considered as intelligent. Machines imitating intelligent human behavior?
Any imitation is based on procedures resolved previously with (human) intelligence. Therefore, why not consider this imitation as intelligent? We, the human being, are living imitating and repeating constantly procedures from other humans.  

Autonomous and adaptive systems? 
Autonomy is achieved with a certain intelligence. Adaptation is an intelligent evolution of the current species. From a certain point of view, we can consider as intelligent any system that can be work autonomously and can be adapted and adjusted automatically depending on new factors and scenarios. On my opinion
Who can be in possession of the true and the reason describing the intelligence? Why cannot exist many types of intelligence? What determines the concept of intelligence? I consider intelligence as any behavior than respond to the environment solving the problem or overcoming adversity with an optimal and profitable result. Depending on the degree achieved with that result, we can consider a best or a worst intelligence. The above description could be the definition of simplistic intelligence. If we introduce the capacity of that intelligence to self learn from the experience and adapt this experience to new scenarios, this intelligence is more advanced and complex. Finally, intelligence can grow in complexity and make relations with other types of intelligence that are capable to solve other specific tasks. When these types of intelligence are joined to face new unknown challenges, collective intelligence achieves a very high level of intelligence. Consciousness could be, at the moment, the top level of intelligence, the limit, or the frontier between the human being and the machines.

miércoles, 4 de noviembre de 2020

Curso gratuito de Introducción a Python


Este curso gratuito es un tour completo y sencillo a los conceptos básicos de Python. 

  • Datos básicos:
    • int
    • float
    • str
    • bool
    • type()
    • Variables
    • print()
    • Operadores con cadenas de texto
    • Operadores con datos numéricos
    • Precedencia de los operadores
    • Conversión entre tipos de datos
  • Ejecución condicional:
    • Expresiones boolean
    • Operadores lógicos
    • Condiciones mediante if/else
    • Condiciones anidadas
    • Condiciones encadenadas (elif)
  • Excepciones:
    • try
    • except
  • Funciones:
    • Desarrollo de funciones
    • Funciones estándar
    • Librerías de funciones
    • Funciones matemáticas
    • Funciones para números aleatorios
  • Bucles:
    • Bucle while
    • Bucles infinitos
    • Sentencia break
    • Sentencia continue
    • Bucle for
    • Rangos
  • Cadenas de texto:
    • Cadenas como listas de caracteres
    • Slicing de cadenas
    • Operaciones con cadenas (funciones)
    • Formateo de datos en cadenas
  • Listas:
    • Conceptos básicos
    • Operadores de listas
    • Métodos de listas
    • Usando funciones estándar en listas
    • Listas y cadenas
  • Tuplas:
    • Conceptos básicos
    • Usos especiales de las tuplas
  • Diccionarios:
    • Conceptos básicos
    • Diccionarios y tuplas
    • Tuplas como claves
  • Programación orientada a objetos:
    • Conceptos básicos
    • Consultar características de un objeto
    • Constructor y destructor
    • Herencia


El curso está repleto de ejemplos, y contiene enlaces a recursos interesantes: enlaces oficiales, documentación, libros, entornos de desarrollo, frameworks, librerías, etc.

Enlace al curso: Curso de introducción a Python