Susana - Profesor python - Ciudad de México
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Susana

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  • Python

Domina Python desde lo básico hasta un nivel avanzado y complementa tu aprendizaje con Programación, JavaScript y SQL, guiado por una instructora especializada en Ciencia de Datos e Inteligencia Artif

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Modalidad de la clase

Sobre Susana

Soy Ingeniera de Sistemas y Magíster en Ciencias de la Computación, con más de diez años de experiencia en el ámbito académico y en la industria, desempeñándome como docente, consultora y científica de datos. A lo largo de mi trayectoria he tenido la oportunidad de combinar la enseñanza en programas de pregrado y posgrado con el liderazgo de proyectos de investigación aplicada en áreas como ingeniería de software, minería de datos, machine learning e inteligencia artificial. Me he especializado en la creación de modelos predictivos, el análisis de datos biomédicos y bioinformáticos, así como en el acompañamiento a empresas en procesos de transformación digital, ayudándolas a aprovechar el potencial de la analítica y la automatización para la toma de decisiones estratégicas. Cuento con amplia experiencia en la mentoría de proyectos de ciencia de datos, guiando a profesionales y estudiantes en la aplicación práctica de sus conocimientos. Además, he diseñado programas educativos innovadores que incluyen contenidos sobre inteligencia artificial, computación en la nube y visualización de datos, integrando teoría y práctica para potenciar el aprendizaje. Domino diversos lenguajes de programación (Python, R, Java), bases de datos SQL y NoSQL (MySQL, PostgreSQL, MongoDB, DynamoDB, Neo4j), así como herramientas de visualización y analítica (Tableau, Power BI). También trabajo con entornos de desarrollo y despliegue en la nube (AWS: S3, EC2, RDS) y frameworks como Django y Streamlit para la creación de aplicaciones y soluciones escalables. Mi enfoque combina el rigor académico con la aplicación práctica, logrando que cada estudiante o equipo con el que trabajo desarrolle competencias sólidas para desenvolverse en entornos profesionales, investigativos y de innovación tecnológica.

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Acerca de la clase

  • Nivel primario
  • ESO
  • Nivel secundario
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  • niveles :

    Nivel primario

    ESO

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    Pregrados universitarios

    Grados universitarios

    Escuela de adultos

    Posgrados universitarios

    Inicial

    Principiante

    Intermedio

    Avanzado

    Niños y adolescentes

  • Español

Todos los idiomas hablados para las clases. :

Español

Estas clases están diseñadas para acompañarte paso a paso en tu proceso de aprendizaje, desde los fundamentos de la programación hasta el desarrollo de proyectos avanzados en ciencia de datos, desarrollo web y gestión de bases de datos. Con un enfoque práctico y basado en proyectos, aprenderás a escribir código limpio, resolver problemas reales y aplicar las mejores prácticas utilizadas tanto en la academia como en la industria tecnológica. La instructora es Ingeniera de Sistemas y Magíster en Ciencias de la Computación, con más de 10 años de experiencia como docente, consultora y científica de datos. Su trayectoria abarca investigación aplicada, desarrollo de software y proyectos de transformación digital, con especialidad en la creación de modelos predictivos, análisis de datos biomédicos y bioinformáticos, y el diseño de programas educativos en programación y tecnologías emergentes. En estas clases podrás: ➤ Programación General: comprender lógica de programación, estructuras de datos, algoritmos y buenas prácticas de codificación. ➤ Python: dominar la sintaxis, la programación orientada a objetos, librerías para ciencia de datos (Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-learn) y frameworks como Django y Streamlit. ➤ JavaScript: aprender fundamentos del lenguaje, manipulación del DOM, programación asíncrona, uso de APIs y desarrollo de aplicaciones web dinámicas. ➤ SQL: gestionar bases de datos relacionales (MySQL, PostgreSQL, Oracle), consultas avanzadas, procedimientos almacenados y optimización de consultas. ➤ Bases de Datos NoSQL: trabajar con MongoDB, DynamoDB y Neo4j para resolver problemas de gran escala. ➤ Machine Learning e IA: aplicar Python con librerías como TensorFlow y Keras para crear modelos predictivos y de aprendizaje profundo. ➤ Entornos de despliegue: implementar soluciones en la nube con AWS (S3, EC2, RDS). ➤ Visualización de datos: diseñar dashboards e informes interactivos con Tableau, Power BI y librerías de Python (Matplotlib, Seaborn). Modalidad de enseñanza: ➤ Clases personalizadas o grupales, presenciales y virtuales. ➤ Contenido adaptado al nivel y objetivos de cada estudiante (principiante, intermedio o avanzado). ➤ Metodología enfocada en la práctica, proyectos reales y resolución de problemas concretos.

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