Certificado de Programación con Python

Este curso de programación en Python con certificado de superación está diseñado para desarrolladores de software backend y de ciencia de datos, enfocado en profundizar en los conceptos y prácticas más relevantes de la programación en Python. A continuación, se detallan los apartados que conforman el curso:

tipos de datos: se explorará en detalle la clasificación de los tipos de datos primitivos y compuestos en Python, así como su comportamiento en memoria, operaciones permitidas, y conversiones entre ellos.

variables: se tratarán las reglas de nomenclatura y la gestión de variables en Python, incluyendo el ámbito de las mismas (globales, locales), la asignación múltiple, y las variables inmutables.

operadores: se analizarán los diferentes tipos de operadores disponibles en Python (aritméticos, relacionales, lógicos, de asignación, bit a bit, etc.) y su precedencia, para comprender cómo se evalúan las expresiones complejas.

estructuras de control: se profundizará en las estructuras de control de flujo en Python, como las sentencias condicionales, bucles y estructuras anidadas, para implementar algoritmos más eficientes y claros.

funciones: se revisarán los conceptos de definición, llamada y ámbito de las funciones, incluyendo el uso de parámetros posicionales y con nombre, valores por defecto, y retorno de múltiples valores.

funciones lambda: se explorará el uso de funciones anónimas para casos en que se requiere una lógica sencilla y de corto alcance, destacando su utilidad en combinación con funciones de orden superior como map, filter y reduce.

excepciones: se abordará el manejo de errores en Python mediante la captura y gestión de excepciones, incluyendo la creación de excepciones personalizadas, para asegurar que los programas sean robustos y mantengan su ejecución ante situaciones inesperadas.

clases y objetos: se estudiará en profundidad la programación orientada a objetos en Python, cubriendo la creación y manipulación de clases y objetos, constructores, y el uso de métodos especiales como __init__ y __str__.

encapsulación: se discutirá la importancia del encapsulamiento en la programación orientada a objetos para proteger la integridad de los datos y ocultar detalles de implementación, usando convenciones y métodos para el control de acceso a atributos.

herencia: se explorará cómo extender la funcionalidad de clases existentes mediante la herencia, comprendiendo las relaciones de clase base y clase derivada, la sobrescritura de métodos y la super() función.

polimorfismo: se explicará cómo Python soporta el polimorfismo, permitiendo que diferentes clases implementen métodos con el mismo nombre pero comportamiento distinto, promoviendo la flexibilidad y reutilización del código.

listas: se analizarán las listas como estructuras de datos dinámicas en Python, incluyendo su creación, indexación, mutabilidad, y operaciones más comunes como el slicing y la comprensión de listas.

tuplas: se abordarán las tuplas como estructuras de datos inmutables, sus ventajas en términos de integridad y uso eficiente de memoria, y se comparará su uso con el de las listas en distintos escenarios.

diccionarios: se estudiará la estructura de datos de los diccionarios, clave-valor, profundizando en su uso para mapear relaciones de datos, acceder eficientemente a valores, y modificar su contenido.

conjuntos: se discutirá la utilización de conjuntos en Python para almacenar colecciones de elementos únicos, realizar operaciones de teoría de conjuntos (unión, intersección, diferencia), y sus aplicaciones en algoritmos.

módulo csv: se aprenderá a manejar archivos CSV, tanto para la lectura como para la escritura de datos, utilizando el módulo csv, explorando las diferentes opciones de delimitadores y manejo de cabeceras.

módulo json: se revisará el formato JSON y su utilización en Python para serializar y deserializar estructuras de datos, facilitando la interoperabilidad con servicios web y el almacenamiento de datos en un formato legible.

módulo datetime: se profundizará en el manejo de fechas y horas en Python, cubriendo la manipulación de objetos de tipo datetime, la conversión de zonas horarias, y las operaciones aritméticas sobre fechas.

módulo math: se explorará el uso del módulo math para realizar operaciones matemáticas avanzadas, como cálculos trigonométricos, logarítmicos, exponenciales, y manejo de constantes matemáticas.

módulo os: se estudiará cómo interactuar con el sistema operativo mediante el módulo os, abarcando la gestión de archivos y directorios, la ejecución de comandos del sistema, y la manipulación de variables de entorno.

importar módulos y paquetes: se aprenderán las mejores prácticas para importar y organizar módulos y paquetes en Python, asegurando una correcta estructuración del código, evitando conflictos de nombres y mejorando la mantenibilidad.

crear módulos y paquetes: se enseñará cómo desarrollar módulos y paquetes propios, explorando la creación de scripts reutilizables, la estructuración de proyectos, y las consideraciones para su distribución e instalación.