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Python desde Principiante hasta Nivel Ingenier铆a

Publicado en 15 Nov 2024

Udemy UK

Lo que aprender谩s

  • Dominar谩s la programaci贸n en Python desde lo m谩s b谩sico hasta un nivel avanzado
  • Aplicar谩s la Programaci贸n Orientada a Objetos para estructurar y organizar mejor el c贸digo
  • Resolver谩s una amplia variedad de ejemplos y ejercicios pr谩cticos
  • Explorar谩s a fondo los tipos de datos en Python y su manipulaci贸n mediante bucles y condicionales
  • Aprender谩s a manejar y resolver errores de forma eficaz en tus programas
  • Aprender谩s a crear tus propias funciones personalizadas para automatizar y simplificar tareas en Python

Requisitos

  • No se necesita experiencia en programaci贸n. Se explicar谩 todo lo necesario desde cero.
  • S贸lo necesitas tener una computadora para practicar lo aprendido durante el curso.

Descripci贸n

Este curso est谩 dise帽ado para cualquier persona apasionada por la programaci贸n, sin importar su nivel de experiencia previo. No necesitas conocimientos previos en programaci贸n, ya que te guiaremos desde lo m谩s b谩sico hasta conceptos m谩s avanzados, utilizando numerosos ejemplos pr谩cticos.


Lo que puedes esperar del curso:

  • Explicaciones claras y detalladas: Cada concepto se explica con paciencia y profundidad, asegurando que adquieras una comprensi贸n s贸lida de cada tema.

  • Cobertura integral de Python: Abordaremos todos los aspectos necesarios para dominar Python, desde la impresi贸n de resultados y el uso de variables hasta el manejo de errores y la programaci贸n orientada a objetos.

  • Ejercicios pr谩cticos y progresivos: Cada tema incluye una serie de ejercicios, comenzando con los m谩s sencillos y avanzando hacia problemas m谩s complejos, para que puedas practicar y aplicar lo que has aprendido.

  • Recursos adicionales: En cada video, encontrar谩s el c贸digo utilizado y materiales descargables para que puedas seguir y revisar el contenido a tu propio ritmo.

  • Evaluaci贸n continua: Cada secci贸n incluye cuestionarios para ayudarte a validar tu comprensi贸n te贸rica y pr谩ctica de los conceptos.


Los temas que aprender谩s son los siguientes:

1. Introducci贸n a Python

  • Caracter铆sticas de Python: Explorar谩s las caracter铆sticas distintivas de Python, como su sintaxis clara, versatilidad y soporte para m煤ltiples paradigmas de programaci贸n.

  • Entornos de desarrollo integrado (IDE): Conocer谩s diferentes IDEs para Python gratuitos y los enlaces para descargarlos.

  • Instalaci贸n de Anaconda: Te guiar茅 en la instalaci贸n de Anaconda, una plataforma que facilita la gesti贸n de paquetes y entornos para Python y herramientas cient铆ficas.

  • Uso de Jupyter: Primeros pasos: Aprender谩s a usar Jupyter Notebook, una herramienta poderosa para escribir y ejecutar c贸digo Python, realizar an谩lisis de datos y documentar tu trabajo.

  • Comentarios y ancho de c贸digo: Descubrir谩s c贸mo usar comentarios en bloque y en l铆nea en Python

  • Palabras reservadas: Estudiar谩s las palabras reservadas de Python y c贸mo obtenerlas mediante c贸digo.

  • Funci贸n print: Aprender谩s a usar la funci贸n print() para mostrar informaci贸n en la consola

  • Variables y constantes: Explorar谩s c贸mo definir y usar variables y constantes en Python, comprendiendo c贸mo manejarlas adecuadamente en tus programas.

2. Tipos de datos

  • Enteros: Aprender谩s sobre los tipos de datos enteros en Python y c贸mo declararlos.

  • Flotantes: Explorar谩s los n煤meros flotantes en Python y su uso para representar valores decimales.

  • Complejos: Conocer谩s los n煤meros complejos y c贸mo se representan en Python.

  • Booleanos: Estudiar谩s el tipo de dato booleano y su uso para representar valores de verdad (True y False).

  • Strings: Descubrir谩s c贸mo trabajar con cadenas de texto en Python.

  • Listas: Aprender谩s a trabajar con listas, incluyendo c贸mo crear y acceder a sus elementos.

  • Tuplas: Explorar谩s las tuplas, c贸mo se diferencian de las listas, y c贸mo usarlas para almacenar datos inmutables de manera eficiente.

  • Conjuntos: Conocer谩s los conjuntos y su utilidad para almacenar elementos 煤nicos.

  • Diccionarios: Estudiar谩s los diccionarios, c贸mo almacenan pares de clave-valor, y c贸mo utilizarlos para acceder a los datos de manera eficiente.

3. Operadores

  • Operadores Aritm茅ticos: Aprender谩s a utilizar los operadores aritm茅ticos en Python para realizar operaciones b谩sicas como suma, resta, multiplicaci贸n, divisi贸n, y m贸dulo en tus c谩lculos.

  • Operadores de Asignaci贸n: Explorar谩s c贸mo los operadores de asignaci贸n permiten modificar el valor de las variables de manera eficiente, incluyendo operadores como =, +=, -=, entre otros.

  • Operadores de Comparaci贸n: Conocer谩s los operadores de comparaci贸n para evaluar relaciones entre valores, como igualdad, desigualdad, mayor que y menor que.

  • Operadores L贸gicos: Estudiar谩s los operadores l贸gicos para combinar condiciones booleanas, incluyendo and, or, y not, y c贸mo afectan la l贸gica de tus programas.

  • Operadores de Identidad: Descubrir谩s los operadores de identidad, que comparan la identidad de dos objetos en memoria, incluyendo is e is not.

  • Operadores de Pertenencia: Aprender谩s a usar los operadores de pertenencia, como in y not in, para verificar si un valor est谩 presente en secuencias como listas, tuplas y diccionarios.

4. Entrada y salida de datos

  • Usos de la funci贸n print(): Aprender谩s diversas formas de utilizar la funci贸n print() para mostrar informaci贸n en la consola, incluyendo concatenaci贸n con comas, concatenaci贸n con sumas, formateo de cadenas y uso del m茅todo .format().

  • Usos de la funci贸n input(): Explorar谩s c贸mo usar la funci贸n input() para capturar datos ingresados por el usuario desde la consola, c贸mo convertir estos datos a otros tipos necesarios, y c贸mo manejar la entrada para interactuar con el usuario en tus programas.

5. Condicionales

  • Sentencia if: Aprender谩s c贸mo usar la sentencia if para ejecutar bloques de c贸digo condicionalmente basados en evaluaciones booleanas, permitiendo decisiones simples en tu programa.

  • Sentencia if-else: Explorar谩s c贸mo utilizar if-else para manejar dos caminos alternativos en tu c贸digo, permitiendo ejecutar un bloque de c贸digo cuando una condici贸n es verdadera y otro cuando es falsa.

  • Sentencia if-elif-else: Conocer谩s c贸mo emplear if-elif-else para manejar m煤ltiples condiciones y caminos de ejecuci贸n en tu programa, facilitando la implementaci贸n de l贸gica compleja.

  • if anidados: Estudiar谩s c贸mo usar sentencias if dentro de otras sentencias if para crear estructuras de decisi贸n m谩s complejas y detalladas en tus programas.

  • Operador Morsa: Aprender谩s a utilizar el operador := (tambi茅n conocido como el "operador morsa") para asignar valores a variables dentro de expresiones, simplificando el c贸digo y mejorando su legibilidad.

6. Bucles

  • Bucle while: Aprender谩s a usar el bucle while para ejecutar un bloque de c贸digo repetidamente mientras una condici贸n sea verdadera, permitiendo la creaci贸n de bucles con condiciones din谩micas.

  • Bucle while-else: Explorar谩s c贸mo combinar while con else para ejecutar un bloque de c贸digo adicional despu茅s de que la condici贸n del bucle se vuelva falsa, 煤til para situaciones donde necesitas realizar acciones despu茅s de finalizar el bucle.

  • Bucle for: Conocer谩s c贸mo utilizar el bucle for para iterar sobre secuencias como listas, tuplas, y cadenas, permitiendo la ejecuci贸n repetitiva de un bloque de c贸digo para cada elemento en la secuencia.

  • Bucles anidados: Estudiar谩s c贸mo usar bucles dentro de otros bucles para manejar estructuras de datos m谩s complejas y realizar operaciones repetitivas en m煤ltiples niveles.

  • Comprensi贸n de listas: Aprender谩s a utilizar la comprensi贸n de listas para crear nuevas listas de manera concisa y eficiente, aplicando expresiones y filtros en una sola l铆nea de c贸digo.

7. Estructuras de datos. Listas

  • Creaci贸n y conversi贸n de listas: Aprender谩s c贸mo crear listas en Python, as铆 como convertir otros tipos de datos en listas.

  • Obtener elementos de una lista y slicing: Explorar谩s c贸mo acceder a elementos individuales de una lista y utilizar el slicing para obtener sublistas y partes espec铆ficas de la lista.

  • A帽adir elementos a una lista: Conocer谩s diferentes m茅todos para agregar elementos a una lista, como append() e insert(), y c贸mo usarlos para modificar la lista.

  • Combinar y modificar listas: Estudiar谩s c贸mo combinar varias listas en una sola y c贸mo modificar listas existentes mediante diversas t茅cnicas.

  • Borrar elementos de una lista: Aprender谩s c贸mo eliminar elementos de una lista usando m茅todos como remove() y pop().

  • Encontrar elementos en una lista: Conocer谩s c贸mo buscar elementos en una lista usando m茅todos como index().

  • Pertenencia en una lista: Descubrir谩s c贸mo verificar la pertenencia de un elemento en una lista utilizando operadores de pertenencia.

  • N煤mero de ocurrencias en una lista: Explorar谩s c贸mo contar la cantidad de veces que un elemento aparece en una lista utilizando el m茅todo count().

  • Ordenar una lista: Aprender谩s a ordenar listas en Python usando m茅todos como sort() y la funci贸n sorted(), y c贸mo ordenar en diferentes criterios.

  • Iterar sobre una lista: Estudiar谩s c贸mo utilizar bucles para iterar a trav茅s de una lista.

  • Copiar una lista: Descubrir谩s c贸mo hacer copias de listas, utilizando el m茅todo copy() para evitar modificaciones accidentales.

  • Funciones matem谩ticas con listas: Aprender谩s a aplicar funciones matem谩ticas a los elementos de una lista, como la suma, la longitud de la lista, y otros c谩lculos.

  • Lista de listas: Conocer谩s c贸mo trabajar con listas que contienen otras listas, tambi茅n conocidas como listas de listas, y c贸mo acceder y manipular los elementos dentro de estas estructuras complejas.

8. Estructuras de datos. Tuplas

  • Creaci贸n y conversi贸n de tuplas: Aprender谩s a crear tuplas en Python y c贸mo convertir otros tipos de datos en tuplas.

  • Obtener elementos de una tupla y slicing: Explorar谩s c贸mo acceder a elementos individuales de una tupla y utilizar el slicing para obtener partes espec铆ficas de la tupla.

  • Desempaquetado de tuplas: Conocer谩s c贸mo desempaquetar tuplas para asignar sus valores a m煤ltiples variables de manera simult谩nea, facilitando el manejo de datos agrupados.

  • Ordenar una tupla: Descubrir谩s c贸mo ordenar tuplas en Python, considerando que las tuplas son inmutables y se requerir谩n m茅todos alternativos para ordenarlas.

  • Encontrar elementos en una tupla: Aprender谩s a buscar elementos dentro de una tupla utilizando m茅todos como index() y la palabra clave in.

  • Iterar sobre una tupla: Estudiar谩s c贸mo utilizar bucles para iterar a trav茅s de una tupla.

  • Copiar una tupla: Conocer谩s c贸mo realizar copias de tuplas.

  • Funciones matem谩ticas con tuplas: Aprender谩s a aplicar funciones matem谩ticas a los elementos de una tupla, como la suma, la longitud de la tupla, y otros c谩lculos.

  • Tupla de tuplas: Explorar谩s c贸mo trabajar con tuplas que contienen otras tuplas, tambi茅n conocidas como tuplas de tuplas, y c贸mo acceder y manipular los elementos dentro de estas estructuras anidadas.

9. Estructuras de datos. Conjuntos

  • Creaci贸n y conversi贸n de conjuntos: Aprender谩s c贸mo crear conjuntos en Python y c贸mo convertir otros tipos de datos en conjuntos

  • A帽adir elementos a un conjunto: Explorar谩s c贸mo agregar elementos a un conjunto utilizando la funci贸n add().

  • Operaciones con conjuntos: Conocer谩s c贸mo realizar operaciones b谩sicas con conjuntos, incluyendo la uni贸n, intersecci贸n, y diferencia, para manipular y comparar conjuntos de datos.

  • Borrar elementos de un conjunto: Aprender谩s c贸mo eliminar elementos de un conjunto utilizando m茅todos como remove() o mediante la diferencia de conjuntos.

  • Iterar sobre un conjunto: Estudiar谩s c贸mo utilizar bucles para iterar a trav茅s de un conjunto.

  • Copiar un conjunto: Conocer谩s c贸mo hacer copias de conjuntos utilizando el m茅todo copy() para replicar el contenido de un conjunto sin modificar el original.

  • Funciones matem谩ticas con conjuntos: Aprender谩s a aplicar funciones matem谩ticas a los elementos de un conjunto, como la suma, la longitud del conjunto, y otros c谩lculos.

10. Estructuras de datos. Diccionarios

  • Creaci贸n y conversi贸n de diccionarios: Aprender谩s c贸mo crear diccionarios en Python y c贸mo convertir otros tipos de datos, como listas y tuplas, en diccionarios.

  • Obtener elementos de un diccionario: Explorar谩s c贸mo acceder a los valores almacenados en un diccionario utilizando claves.

  • A帽adir elementos a un diccionario: Aprender谩s c贸mo a帽adir elementos a un diccionario definiendo su clave y valor.

  • Combinar diccionarios: Conocer谩s c贸mo combinar varios diccionarios en uno solo utilizando m茅todos como update().

  • Borrar elementos de un diccionario: Aprender谩s a eliminar elementos de un diccionario usando m茅todos como pop(), popitem(), y del, as铆 como a manejar la eliminaci贸n de claves y valores.

  • Iterar sobre un diccionario: Estudiar谩s c贸mo utilizar bucles para iterar sobre las claves y valores de un diccionario.

  • Copiar un diccionario: Conocer谩s c贸mo hacer copias de diccionarios utilizando el m茅todo copy().

11. Funciones

  • Funciones con retorno: Aprender谩s c贸mo definir funciones que devuelven valores, permitiendo que una funci贸n procese datos y pase el resultado de vuelta al c贸digo que la llam贸.

  • Par谩metros y argumentos: Explorar谩s c贸mo utilizar par谩metros y argumentos en funciones para recibir y manejar datos de entrada, incluyendo la diferencia entre par谩metros posicionales y por defecto.

  • Documentaci贸n: Conocer谩s c贸mo documentar funciones adecuadamente utilizando docstrings, proporcionando descripciones claras de lo que hace la funci贸n, sus par谩metros y su valor de retorno.

  • 脕mbito de variables: Estudiar谩s el concepto de 谩mbito de variables (local y global) para entender c贸mo y d贸nde se pueden acceder y modificar las variables dentro de las funciones y el programa en general.

  • Funciones an贸nimas: Aprender谩s a utilizar funciones an贸nimas, tambi茅n conocidas como funciones lambda, para crear funciones peque帽as y r谩pidas sin necesidad de definirlas con un nombre expl铆cito.

  • Funciones recursivas: Explorar谩s c贸mo definir y utilizar funciones recursivas que se llaman a s铆 mismas para resolver problemas complejos dividi茅ndolos en subproblemas m谩s simples.

12. Manejo de errores

  • try: Aprender谩s c贸mo utilizar el bloque try para ejecutar c贸digo que podr铆a generar excepciones, permitiendo capturar y manejar errores sin interrumpir el flujo del programa.

  • except: Explorar谩s c贸mo utilizar el bloque except para capturar y manejar excepciones espec铆ficas que pueden ocurrir dentro del bloque try, y c贸mo manejar diferentes tipos de errores de manera efectiva.

  • else: Conocer谩s c贸mo usar el bloque else junto con try y except para ejecutar c贸digo adicional que solo debe ejecutarse si no se produjo ninguna excepci贸n durante la ejecuci贸n del bloque try.

  • finally: Estudiar谩s c贸mo utilizar el bloque finally para garantizar que se ejecute un c贸digo final, independientemente de si ocurri贸 una excepci贸n o no, ideal para liberar recursos o realizar limpieza.

  • raise: Aprender谩s a utilizar la declaraci贸n raise para lanzar excepciones personalizadas o volver a lanzar excepciones existentes, permitiendo una gesti贸n de errores m谩s controlada y espec铆fica.

13. Programaci贸n Orientada a Objetos (POO)

  • Clases: Aprender谩s c贸mo definir clases en Python para crear plantillas de objetos, permitiendo agrupar atributos y m茅todos relacionados en una estructura coherente.

  • Objetos: Explorar谩s c贸mo instanciar objetos a partir de clases, permitiendo la creaci贸n de instancias individuales que tienen sus propios estados y comportamientos.

  • Atributos: Conocer谩s c贸mo definir y utilizar atributos en las clases para almacenar informaci贸n espec铆fica sobre los objetos, y c贸mo acceder y modificar estos atributos.

  • Constructores: Estudiar谩s c贸mo definir y usar el m茅todo __init__() para inicializar objetos cuando se crean, permitiendo la configuraci贸n inicial de sus atributos.

  • Encapsulaci贸n: Aprender谩s sobre el concepto de encapsulaci贸n para proteger los atributos y m茅todos de una clase, y c贸mo controlar el acceso a estos mediante modificadores de acceso.

  • M茅todos de instancia: Explorar谩s c贸mo definir y utilizar m茅todos de instancia que operan sobre el estado del objeto, accediendo y modificando los atributos del mismo.

  • M茅todos de clase: Conocer谩s c贸mo definir m茅todos de clase utilizando el decorador @classmethod, que operan sobre la clase en s铆 y no sobre instancias individuales.

  • M茅todos est谩ticos: Estudiar谩s c贸mo definir m茅todos est谩ticos usando el decorador @staticmethod, que no requieren acceso a la instancia o a la clase, y pueden ser llamados directamente desde la clase.

  • Propiedades: Aprender谩s a usar el decorador @property para crear propiedades en las clases, permitiendo un acceso controlado a los atributos de una manera m谩s intuitiva y segura.

  • Herencia: Explorar谩s c贸mo utilizar la herencia para crear nuevas clases basadas en clases existentes, reutilizando y extendiendo sus atributos y m茅todos.

  • Sobreescritura de m茅todos: Conocer谩s c贸mo sobrescribir m茅todos en una subclase para modificar o extender el comportamiento de los m茅todos heredados de la clase base.

  • Uso de la funci贸n super(): Aprender谩s a utilizar super() para llamar m茅todos de la clase base desde una subclase, facilitando la extensi贸n y modificaci贸n del comportamiento heredado.

  • Herencia m煤ltiple: Estudiar谩s c贸mo implementar herencia m煤ltiple, donde una clase puede heredar de m煤ltiples clases base, y c贸mo manejar las complejidades asociadas.

  • Polimorfismo de m茅todos: Explorar谩s el concepto de polimorfismo en m茅todos, permitiendo que diferentes clases implementen el mismo m茅todo con comportamientos espec铆ficos.

  • Polimorfismo con argumentos variables: Conocer谩s c贸mo manejar argumentos variables en m茅todos, permitiendo que un m茅todo acepte un n煤mero variable de argumentos o par谩metros.

  • Polimorfismo de operadores: Aprender谩s a implementar la sobrecarga de operadores, permitiendo que los operadores como +, -, *, etc., funcionen de manera espec铆fica con los objetos de tus clases.

驴Listo para comenzar? Nos vemos en el curso =)

驴Para qui茅n es este curso?

  • Este curso est谩 dise帽ado para cualquier persona interesada en aprender a programar en Python, sin importar su nivel de experiencia previa.
  • Es ideal para principiantes en programaci贸n, estudiantes y entusiastas de la tecnolog铆a.

Debes tener en cuenta que los cupones duran maximo 4 dias o hasta agotar 1000 inscripciones,pero puede vencer en cualquier momento. Obten el curso con cupon haciendo clic en el siguiente boton:

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