Este es el repositorio del curso de LinkedIn Learning Depura el código: Python y Numpy. El curso completo está disponible en LinkedIn Learning.
Consulta el archivo Readme en la rama main para obtener instrucciones e información actualizadas.
Este curso es esencial para desarrolladores que buscan perfeccionar sus habilidades de depuración en Python, centrándose específicamente en la librería Numpy. A lo largo de las lecciones, explorarás la identificación y corrección de errores al trabajar con esta potente librería, ampliamente utilizada en campos como machine learning y procesamiento de imágenes. A través de un enfoque práctico, cada sección presenta un código en Python que emplea Numpy, permitiéndote analizar, detectar y corregir posibles errores, proporcionándote las habilidades necesarias para optimizar tu código y mejorar tu eficiencia en el desarrollo.
Este repositorio contiene uncuaderno de Jupyter con el código del curso. Tiene dos ramas (branches):
- La rama
depuracontiene el código de la aplicación con los errores que se deben solucionar. - La rama
solucioncontiene el código de la aplicación sin errores.
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Instala Python, se recomienda la última versión estable.
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Para utilizar estos archivos de ejercicios puedes usar editores de código como Pycharm o VScode.
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Clona este repositorio en tu máquina local usando la Terminal (macOS) o CMD (Windows), o una herramienta GUI como SourceTree.
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Desde la terminal accede a alguna de las ramas
depuraosolucion. -
Crea un ambiente virtual de Python, puedes hacerlo con virtualenv usando los comandos
pip install virtualenv virtualenv <reemplazar por nombre del ambiente> -
Instala las librerías con el comando
pip install -r requirements.txt -
Abre jupyter notebooks desde la terminal
Ana María Pinto
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