Introducción a la programación: Python

Sin horarios | Dirigido a profesionales que desean trabajar en análisis de datos y están interesados en agregar la programación con Python a sus competencias laborales.

5 Semanas (64h.)

Información académica

¿Por qué estudiar este curso?
  • Lenguaje más extendido: Python es, según el índice TIOBE (The Importance of Being Earnest), el lenguaje de programación más utilizado en la actualidad, lo que lo convierte en una habilidad clave en el mercado laboral.
  • Versatilidad y claridad: Es uno de los lenguajes de programación más versátiles, multiplataforma y fácil de usar. IEEE Spectrum lo define como un lenguaje multiparadigma, dinámico y multipropósito, diseñado para ser rápido de aprender, usar y comprender, con una sintaxis limpia y uniforme.
  • Lenguaje interpretado: Python es un lenguaje interpretado, lo que significa que no requiere compilación, a diferencia de otros lenguajes como Java o C/C++, lo que facilita el desarrollo y la ejecución en tiempo real.
  • Curva de aprendizaje: Python es fácil de leer y escribir debido a su alta similitud con el lenguaje humano. Además, al ser multiplataforma y de código abierto, es gratuito y accesible, permitiendo desarrollar software sin restricciones
Objetivos
  • Comprender el entorno de trabajo en Python y su configuración
  • Identificar y utilizar las principales variables y tipos de datos en Python
  • Introducir los conceptos de programación orientada a objetos
  • Aplicar funciones, bucles y estructuras de control para la resolución de problemas en Python
  • Familiarizarse con las principales librerías de Python, como Pandas, datetime y NumPy, para el análisis de datos
  • Aprender a crear visualizaciones efectivas con herramientas como Plotnine, Matplotlib y Plotly
Competencias profesionales

Al finalizar este curso, adquirirás las competencias necesarias para programar en Python, desde los fundamentos básicos hasta el manejo avanzado de datos. Serás capaz de trabajar con variables, estructuras de control y funciones, así como manipular grandes volúmenes de datos usando Pandas. Además, dominarás herramientas para el análisis numérico con NumPy y la visualización de datos con Matplotlib, Plotnine y Plotly, lo que te permitirá abordar proyectos de programación y análisis de datos con un enfoque profesional y eficaz.

Metodología
  • Actividades prácticas desde el minuto 1
  • Cada unidad incluye un examen tipo test, y al final del curso, los estudiantes resolverán un caso práctico guiado

Plan de estudios

1. Fundamentos de Python

Esta unidad está diseñada para facilitar el aprendizaje y la comprensión de los conceptos fundamentales de programación utilizando el lenguaje Python. Este es un lenguaje versátil y fácil de aprender, que se ha convertido en una opción popular, tanto para principiantes como para desarrolladores experimentados, debido a su sintaxis clara y legible.

  • Introducción a Python
  • Las variables en Python
  • Tipos de objetos
  • Estructuras de control
  • Funciones
2. Python intermedio

En esta unidad se abordan una variedad de conceptos y técnicas clave en el análisis de datos utilizando la biblioteca Pandas en Python. Desde la manipulación de DataFrames hasta la realización de operaciones avanzadas como la fusión y agregación de conjuntos de datos, el contenido abarca un amplio espectro de habilidades esenciales para cualquier profesional que trabaje con datos.

  • Introducción a Pandas
  • Pandas básico
  • Pandas intermedio
  • Pandas avanzado
3. Python avanzado

En esta unidad se exploran dos herramientas fundamentales para el procesamiento de datos en Python: la librería datetime y NumPy. La librería datetime ofrece funcionalidades para manejar fechas y horas de manera precisa, permitiendo operaciones aritméticas y comparaciones entre ellas. Por otro lado, NumPy se erige como un pilar de la computación científica, proporcionando soporte para matrices multidimensionales y funciones matemáticas de alto rendimiento.

  • Datetime en Python
  • La librería NumPy
4. Visualización en Python

En esta unidad se abordan diversos aspectos relacionados con la creación y personalización de gráficos utilizando herramientas como Plotnine, Matplotlib y Plotly. Se inicia con la instalación de librerías clave y la carga de datos para su posterior manipulación. Se exploran distintos tipos de gráficos, desde líneas y barras hasta cajas, histogramas y dispersión. Además, se destacan los métodos para añadir títulos, personalizar ejes y modificar la apariencia de los gráficos.

  • Plotnine
  • Matplotlib
  • Plotly
* El programa académico puede estar sujeto a cambios en función de la diferente variedad en la demanda de skills dominantes del mercado. Nuestro objetivo es tu empleabilidad.