¿Sabías que las expresiones regulares se usan desde búsquedas simples hasta sistemas de inteligencia artificial? Python ofrece una de las formas más claras para aprenderlas. Si te interesa mejorar tu manejo de cadenas y detectar patrones en texto, este curso gratuito puede ser justo lo que buscas.
Una herramienta esencial en ciencia de datos
En el análisis de grandes volúmenes de texto se requiere identificar patrones, limpiar información desordenada y encontrar coincidencias clave. Las expresiones regulares son el recurso ideal para esas tareas. Con este curso aprenderás a dividir, unir e interpolar cadenas, así como a detectar y sustituir texto de forma precisa. Todo con ejemplos prácticos que incluyen reseñas de películas y mensajes en redes sociales.
Para que tengas una idea de lo que se trabaja, aquí algunos puntos que se abordan:
- Operaciones con cadenas y normalización de texto.
- Uso de palíndromos y subcadenas.
- Búsqueda y reemplazo de palabras.
- Trabajo con tokens, archivos y correos electrónicos.
- Enfoques greedy y lazy en búsquedas.
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Lo que aprenderás paso a paso
El curso está estructurado en cuatro bloques principales. Cada uno se centra en un aspecto distinto del uso de expresiones regulares y la manipulación de texto en Python:
| Bloque | Contenido principal | Ejemplos prácticos |
|---|---|---|
| 1. Manipulación básica | División, reemplazo y subcadenas | Críticas de películas |
| 2. Formato de cadenas | Interpolación y plantillas | Informes y precios |
| 3. Regex para patrones | Metacaracteres, tokens y correos | Detección de bots y validaciones |
| 4. Nivel avanzado | Grupos de captura y lookarounds | Archivos PDF y teléfonos |
La combinación de teoría y práctica lo hace útil tanto para principiantes como para quienes ya trabajan en ciencia de datos. Además, cada tema se acompaña con ejercicios que ponen a prueba lo aprendido.
Información práctica del curso
- Plataforma: DataCamp.
- Duración aproximada: 4 horas.
- Material incluido: 15 videos y 54 ejercicios.
- Nivel: Básico.
- Idioma: Español.
- Instructor: Maria Eugenia Inzaugarat, especialista en ciencia de datos e inteligencia artificial.
- Colaboradores: Sara Billen y Hillary Green-Lerman.
- Recursos adicionales: conjuntos de datos como Movie Reviews, Wikipedia Web Page y Sentiment140.
Un detalle atractivo es que el curso otorga certificación de logros y experiencia práctica con datos reales, lo que refuerza las habilidades de análisis de texto.
Cómo acceder al contenido gratuito
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