El Curso de Programación con Python Nivel 1 - Inicial está dirigido a personas que desean comenzar a programar en Python desde cero. Es ideal para estudiantes, principiantes en programación, profesionales de otras áreas que buscan adquirir conocimientos básicos de programación, y entusiastas de la tecnología que quieran explorar las bases de Python. El curso proporciona una introducción completa al lenguaje, cubriendo desde la instalación y configuración hasta estructuras de datos, funciones y conceptos fundamentales de programación orientada a objetos.
1- Introducción e instalación
• ¿Qué es Python?
• Instalación y configuración
• Introducción a Visual Studio Code
• Estructura básica de un programa en Python
• Ejecución de scripts en Python
• Uso del intérprete de Python e IPython
• Introducción a Jupyter
• Conceptos fundamentales de sintaxis en Python
2 - Fundamentos
• Tipos de datos escalares
• Operadores aritméticos y de comparación
• Operadores lógicos
• Estructuras condicionales: if, else, elif
• Patrones de coincidencia: match y case
• Cadenas de texto y manipulación de strings
• Estructuras de datos: listas y tuplas
• Bucles: for, break, continue
• Bucles: while
• Estructuras de datos: diccionarios y sets
• Funciones y manejo de variables locales y globales
• Entrada y salida: funciones input y print
3 – Estructuras de Datos
• Visión general de las estructuras de datos
• Listas: conceptos clave y operaciones esenciales
• Tuplas: características y comparación con listas
• Diccionarios: gestión de pares clave-valor
• Sets: usos prácticos y principales operaciones
4 – Funciones en Python
• Definición y aplicación de funciones: cómo crear y utilizar funciones para organizar el código
• Parámetros y argumentos en funciones: manejo de datos de entrada dentro de las funciones
• Funciones que retornan múltiples valores: devolver más de un valor desde una función
• Funciones anónimas (lambda): funciones simples y de una sola línea
• Namespaces: las variables dentro de diferentes contextos y cómo se gestiona su visibilidad
5- Programación Orientada a Objetos
• Conceptos de clases y objetos: fundamentos de la POO y su relación con el mundo real
• Definición y creación de clases: cómo definir plantillas para objetos y crear instancias
• Instanciación de objetos: el proceso para crear objetos a partir de clases
• Atributos y métodos: propiedades y comportamientos asociados a los objetos
• Herencia y polimorfismo: reutilización de código mediante clases derivadas
• Encapsulamiento y abstracción
6 - Trabajo con Archivos y Manipulación de Datos
• Lectura y escritura de archivos: cómo abrir, leer y escribir en archivos de manera eficiente
• Trabajando con archivos: manejo de formatos como texto, CSV, JSON, entre otros
• Comprensiones de listas, sets y diccionarios: crear y manipular estructuras de datos
• Uso avanzado de secuencias y operaciones: transformar datos en secuencias como listas y tuplas
7 - Funciones Avanzadas y Generadores
• Funciones generadoras e iteradores: cómo usar yield para crear generadores que producen elementos uno a uno, y el uso de iteradores para recorrer secuencias de datos.
• Comprensión de generadores y su utilidad: ventajas de los generadores para manejar grandes volúmenes de datos de forma eficiente y su impacto en el rendimiento.
8 - Manejo de Errores y Excepciones
• Captura y manejo de excepciones: gestionar errores utilizando bloques try, except
• Tipos comunes de excepciones: identificar y trabajar con errores como ValueError, TypeError, IndexError
• Definición de excepciones personalizadas: creación de tus propias excepciones
• Uso de finally y else en bloques de excepción
• Depuración y buenas prácticas: técnicas para identificar, corregir y prevenir errores en el código
9 - Programación Numérica con NumPy
• Introducción a NumPy: visión general de la biblioteca NumPy y su importancia para la programación numérica en Python.
• Configuración del entorno de trabajo: pasos para instalar NumPy y configurar el entorno para trabajar con arrays y operaciones numéricas.
• Creación de arrays NumPy: cómo definir y crear arrays multidimensionales utilizando numpy.array y otras funciones de inicialización.
• Indexación y selección en arrays NumPy: técnicas para acceder y manipular elementos dentro de arrays, incluyendo la selección de subconjuntos y el uso de máscaras booleanas.
• Operaciones básicas con arrays NumPy: ejecución de operaciones matemáticas y estadísticas sobre arrays, como sumas, productos y funciones universales.