Python-I-Fundamentos de Programación orientada a la Analítica de Datos

La programación orientada a objetos (POO) es una técnica de programación que se utiliza para estructurar y organizar el código de manera más eficiente. En Python, la POO se utiliza ampliamente en el análisis de datos debido a que permite crear clases y objetos que representan los datos y las operaciones que se realizan sobre ellos.

La herencia y el polimorfismo son dos conceptos fundamentales de la POO que permiten crear clases y objetos más complejos y reutilizables. La herencia permite crear nuevas clases a partir de clases existentes, lo que facilita la creación de jerarquías de clases y la reutilización de código. El polimorfismo permite utilizar objetos de diferentes clases de manera intercambiable, lo que facilita la creación de código más genérico y flexible.

En el análisis de datos, la herencia y el polimorfismo pueden utilizarse para crear clases y objetos que representen los diferentes tipos de datos y las operaciones que se realizan sobre ellos. Por ejemplo, se pueden crear clases para representar matrices, vectores, tablas y gráficos, y utilizar la herencia y el polimorfismo para crear nuevas clases a partir de ellas.

Unidad 1 . Introducción a Python

• ¿Qué es Python?

• Instalación y configuración de Python

• Entornos de desarrollo integrado (IDE)

• Fundamentos de programación en Python

Unidad 2. Componentes fundamentales del lenguaje

• Variables y tipos de datos

• Estructuras de control de flujo

• Funciones y módulos

• Programación orientada a objetos en Python

Unidad 3. POO en python

• ¿Qué es la programación orientada a objetos?

• Clases y objetos

• Herencia y polimorfismo

Unidad 4. Análisis de datos con Python

• Introducción al análisis de datos

• Bibliotecas para el análisis de datos (NumPy, Pandas)

• Visualización de datos con Matplotlib