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LinkedInLearning/depura-codigo-python-numpy-3391008

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Depura el código: Python y Numpy

Este es el repositorio del curso de LinkedIn Learning Depura el código: Python y Numpy. El curso completo está disponible en LinkedIn Learning.

Nombre completo del curso

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.

Instrucciones

Este repositorio contiene uncuaderno de Jupyter con el código del curso. Tiene dos ramas (branches):

  • La rama depura contiene el código de la aplicación con los errores que se deben solucionar.
  • La rama solucion contiene el código de la aplicación sin errores.

Instalación

  1. Instala Python, se recomienda la última versión estable.

  2. Para utilizar estos archivos de ejercicios puedes usar editores de código como Pycharm o VScode.

  3. Clona este repositorio en tu máquina local usando la Terminal (macOS) o CMD (Windows), o una herramienta GUI como SourceTree.

  4. Desde la terminal accede a alguna de las ramas depura o solucion.

  5. Crea un ambiente virtual de Python, puedes hacerlo con virtualenv usando los comandos

     pip install virtualenv
     virtualenv <reemplazar por nombre del ambiente>
    
  6. Instala las librerías con el comando

     pip install -r requirements.txt
    
  7. Abre jupyter notebooks desde la terminal

Docente

Ana María Pinto

Echa un vistazo a mis otros cursos en LinkedIn Learning.

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Contributors 4

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