
The Python Workshop, 2nd Edition
Corey Wade, Mario Corchero Jiménez, Andrew Bird, Dr. Lau Cher Han, Graham Lee
- Editorial
- Packt
- Año
- 2022
- Páginas
- ~600
- Nivel
- Intermedio
De qué trata
Segunda edición, publicada por Packt en noviembre de 2022, de este curso práctico de Python escrito por Corey Wade, Mario Corchero Jiménez, Andrew Bird, el Dr. Lau Cher Han y Graham Lee. Con unas 600 páginas, está pensada para estudiantes, profesionales y aficionados que quieren aprender Python resolviendo problemas reales; aunque es un curso de iniciación, conviene entender ya qué son las variables, las condiciones y las funciones. Trabaja con Python 3.11 y Jupyter Notebook en Windows, macOS o Linux.
Sigue el formato de la serie Workshop: cada capítulo combina explicaciones breves con ejercicios guiados y actividades más abiertas al final. Empieza por los fundamentos (matemáticas, cadenas, condicionales y bucles) y las estructuras de datos de Python, sigue con programas, algoritmos y funciones, y pasa a la orientación a objetos con clases y métodos para resolver necesidades de negocio. Después aborda el estilo idiomático ("Becoming Pythonic"), temas avanzados de uso práctico, la visualización de datos con gráficos, la organización de grandes conjuntos de datos y una introducción al machine learning con modelos de regresión y clasificación. También muestra cómo crear páginas web y programas con paquetes de Python, cómo automatizar tareas rutinarias con scripts y, en su último tramo, las novedades de las versiones recientes del lenguaje.
Su punto fuerte es la práctica constante, con el código de los ejercicios disponible en el repositorio oficial del libro. A cambio, abarca muchos temas en poco espacio: la parte de datos, web y machine learning es una introducción para saber por dónde seguir, no un tratamiento en profundidad de cada librería. Sirve bien como primer curso completo de Python para quien prefiere aprender haciendo.
- Fundamentos de Python
- Estructuras de datos
- Funciones y algoritmos
- Programación orientada a objetos
- Python idiomático
- Visualización de datos
- Machine learning
- Automatización con scripts
- Jupyter Notebook
¿Cómo enseña?
Con ejercicios
- ✓ Incluye ejercicios
- ✗ Sin proyectos

