Especialista Programación Python. Devops y Bigdata - Online

Formación Técnica

Instalación y configuración de Python.

• Instalación de Python con el entorno Anaconda y PyCharm Community.
• Explicación de los “Enviroments” de Python para personalizar instalaciones.
• Concepto de módulos e instalación de nuevos módulos usando la consola de comandos.
• Primeros conceptos de programación con Python usando consolas: Qt Console y Powershell Prompt.

Herramientas de desarrollo.

• Uso de los entornos de desarrollo Spyder y PyCharm para crear programas de Python.
• Fundamentos de programación: uso de variables y funciones.

Programación estructurada con Python.

• Reglas de diseño del código.
• Uso de bucles.
• Uso de if-elif-else.

Estructuras de datos en Python.

• Uso de tuplas, listas y diccionarios.
• Sintaxis de manipulación de colecciones de datos.

Uso de Jupyter Notebook y JupyterLab.

• Creación de documentos con Jupyter Notebook.
• Introducción a la generación de gráficos usando Pandas y Numpy.

Uso de RStudio.

• Introducción a la computación estadística y generación de gráficos con la herramienta RStudio.

Uso de Glueviz.

• Introducción a la visualización de datos multidimensionales.
• Exploración de relaciones entre conjuntos de datos.

Uso de Orange.

• Introducción a la minería de datos con la herramienta Orange.
• Visualización y análisis de datos.

Uso de bases de datos relacionales.

• Introducción al uso de base de datos relacionales con SQLite3.
• Creación de tablas relacionales.
• Operaciones DML: insert, update y delete.
• Operaciones de consulta.

Uso de bases de datos no relacionales.

• Instalación de MongoDB.
• Creación y operaciones con documentos.

Uso de bases de datos no relacionales.

• Instalación y configuración de Git.
• Ejemplos de control de versiones al crear aplicaciones con PyCharm.

Formación Específica

• Interacción con el sistema operativo.
  Módulo “os”: gestión y operaciones con el sistema de ficheros.
  Módulo “subprocess”: supervisión y resultado de procesos.
  Módulo “Fabric”: tareas de administración de sistemas.
• Control de versiones
  Uso del módulo “Gitapi” para control de versiones con Git.
• Automatización de pruebas.
  “Pytest” para automatizar pruebas unitarias.

• Manejo de bases de datos relacionales.
  Consultas y operaciones usando SQLite para ejemplos.
  Optimización de consultas: índices y rediseño de columnas.
  Depuración de consultas con EXPLAIN QUERY.
• Manejo de bases de datos no relacionales.
  Consultas y operaciones de documentos con MongoDB.
  Compresión del formato JSon.
• Manejo de bases de datos de caché.
  Consultas y operaciones con Redis.
  Compresión del formato de diccionario.
• Coordinación de bases de datos mediante procesos ETL.
  Extracción, transformación y carga de datos (ETL) entre diversas bases de datos.
  Patrones de diseño de Big Data en procesos ETL.

• Instalación, configuración y uso de Boto3.
• Creación de objetos y depósitos.
• Listas de control de acceso.
• Creación de funciones AWS Lambda con Python.