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¡Club de estudios para Python! Se comparte material útil sobre los diversos temas avanzados sobre Python en la comunidad.

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DataEngineering-LATAM/Python-StudyClub

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Python-StudyClub Data Engineering Latam 🐍

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¡Bienvenidos al Grupo Python 🐍 de Data Engineering Latam 😊 la comunidad más grande y chévere de todas!

Grupo de Telegram para compartir sus dudas, comentarios y todo lo relacionado a Python 🐍

Avisos

Temporada de Python 🐍 inicia Septiembre 7 todos los Lunes a las 20:00 horas GMT-5 🎯

Los talleres de Python, están enfocados desde el nivel básico hasta llegar a interactuar con las principales librerías Numpy y Pandas para avanzar en la carrera de Data Science 👨‍💻👩🏼‍💻👨🏿‍💻

Cada sesión es grabada 📹 Canal de Youtube suscribete, dale like, comenta y comparte.

Temas de cada Worshop:

Worshop Python # 1: Primeros pasos Hola Mundo

Video de la sesión

Worshop Python # 2: Tipos y Estructura de datos

Video de la sesión

Worshop Python # 3: Estructuras de Control

Video de la sesión

Worshop Python # 4: Funciones

Video de la sesión

Worshop Python # 5: Operadores

Video de la sesión

Worshop Python # 6: Excepciones

Video de la sesión

Worshop Python # 7: Ficheros

Video de la sesión

Worshop Python # 8: Numpy para Data Scientists

Video de la sesión

Worshop Python # 10: Manipulación de datos con Pandas

Video de la sesión

Worshop Python # 11: Test y Documentación

Video de la sesión


Sobre la comunidad Data Engineering Latam

Data Engineering Latam es la comunidad de datos más grande de América Latina cuya misión es promover el talento de la región a través de la difusión de charlas, talleres, grupos de estudio, ayuda colaborativa y la creación de contenido relevante.

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Disclaimer

Este no es un curso, los ponentes no son profesores y tú no eres un alumno. Todos estamos aquí reunidos porque nos apasiona este campo. Si algún ponente propone ejercicios a resolver, no estás obligado a presentarlos (ni nosotros a corregirlos =)

¡Cualquier feedback que tengas, siempre con respeto, es bienvenido!

¿Cómo aprovechar mejor esta iniciativa?

Se recomienda compartir tu resumen a manera de slides, notion, canva, artículo en Medium, post en redes sociales o todo lo antes mencionado utilizando el #dataengineeringlatam y etiquetándonos.

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