Aprende a programar en Python: de los principios básicos a la manipulación y visualización de datos con Pandas y Matplotlib
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Un programa muy útil. Venía aprendiendo Python por mi cuenta pero me costaba avanzar más allá.
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No estaba familiarizada con Python pero el programa me brindó muchas herramientas que pude aplicar en mi trabajo.
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84h
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Esta microcredencial te presenta los conceptos básicos de programación y te enseña a resolver problemas construyendo programas de computador. Un programa es ?simplemente? un conjunto de instrucciones que le dice a un computador cómo realizar una tarea. Sin embargo, encontrar un conjunto correcto de instrucciones puede ser bastante desafiante. Para esto, es necesario aprender a dividir un problema en subproblemas más pequeños y encontrar la solución para cada uno de esos subproblemas. Una gran parte de esta microcredencial está dedicado a enseñarte una forma de pensar que te permita construir programas que resuelvan problemas interesantes. La estrategia pedagógica empleada en esta microcredencial es el aprendizaje activo basado en casos. En este sentido la microcredencial es una herramienta de trabajo dentro de un proceso de aprendizaje en el cual tú eres el principal protagonista. A lo largo de los cuatro módulos que conforman la microcredencial, se te mostrarán ejemplos de pequeños problemas, a medida que se presenta la teoría y al final de cada módulo, se te pedirá que resuelvas un problema completo. Esta será la insignia digital que se otorgará por aprobar esta microcredencial aquí.
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A tener en cuenta
Al final esta micro credencial, serás capaz de: Analizar un problema identificando entradas, salidas y restricciones. Explicar conceptos de programación como variables, estructuras de control, funciones, parámetros, etc., independientemente del lenguaje de programación. Diseñar una solución al problema: Expresar un plan de solución en términos de pasos o sub problemas, identificados a partir de la aplicación de las técnicas de dividir y conquistar y refinamiento a pasos. Diseñar un algoritmo como secuencia de instrucciones que resuelven un problema o sub problema. Implementar y probar una solución a un problema: Usar los tipos básicos de datos del lenguaje Python: números, booleanos, cadenas de caracteres, listas, matrices, tuplas y diccionarios para modelar los datos del problema. Programar algoritmos usando un subconjunto del lenguaje de programación Python. Utilizar librerías especializadas (ej. gráficas, procesamiento numérico). Diseñar y aplicar un conjunto de pruebas (o mecanismos de validación) a la ejecución de la solución propuesta. Utilizar buenas prácticas de programación. Esto es: escribir un programa siguiendo unos estándares predefinidos de documentación y codificación. Utilizar con alguna facilidad un ambiente de desarrollo de software. Habilidades que obtendrás: Programación. Pensamiento computacional. Abstracción. Diseño de software. Python Programming. Diseño de software
Personas que deseen aprender a programar: Estudiantes de últimos años de colegio. Estudiantes de cualquier semestre universitario. Desarrolladores de software que deseen actualizarse y aprender Python y sus librerías.
La estrategia pedagógica empleada es el aprendizaje activo basado en casos. Esta es una microcredencial altamente interactiva que constantemente retará a responder preguntas, verificar la comprensión, ejercitarse en escritura de código de programación, resolver casos de diferente complejidad y múltiples oportunidades para pasar de la teoría a la práctica, con actividades formativas, con las cuales se desarrollarán habilidades de abstracción y de programación. La microcredencial consta de 13 semanas y está dividida en 4 módulos, cada uno con los siguientes elementos: Introducción: Se inicia con una breve motivación al módulo, la cual consiste en un video del profesor o profesora que te acompañará a lo largo del módulo.
Opiniones
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Un programa muy útil. Venía aprendiendo Python por mi cuenta pero me costaba avanzar más allá.
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Materias
- Programación
- Estructura de datos
- Python
- Sistemas
- Tecnología
Profesores
Andrea Herrera Suescún
Docente
Andrés Felipe Melani De La Hoz
Docente
Juan Pablo Reyes
Docente
Marcela Hernández Hoyos
Profesora
Magíster en Ingeniería de Sistemas y Computación, en la Universidad de los Andes (Bogotá). MsC. y PhD. en Ingeniería Biomédica en el Centro de Investigación y Aplicaciones en Procesamiento de Imágenes y Señales (CREATIS Lab.) del Instituto Nacional de Ciencias Aplicadas (INSA) de Lyon, Francia. El principal resultado de su trabajo de doctorado es el software MARACAS (MAgnetic Resonance Angiography Computer Assisted AnalysiS), que fue adquirido por Hitachi en Japón. Desde 2004 se dedica a la docencia y la investigación. Actualmente se desempeña como profesora asociada en el Departamento de Inge
Programa académico
Módulo 2: Tomando decisiones [2 semanas] 13 horas (asincrónicas) + 3 horas (sincrónicas)+ 2 horas (sincrónicas opcionales) Conceptos de tablas de verdad y álgebra booleana Expresiones y operadores relacionales, expresiones y operadores lógicos Tipo de dato booleano Instrucciones condicionales (if-else, en cascada y anidados) dentro de los programas para la solución de problemas por casos Nuevas operaciones sobre strings Manipulación de diccionarios Diccionarios para manejar elementos que tienen las mismas características Concepto de "dividir y conquistar" al solucionar problemas.
Módulo 3: Repitiendo acciones y manejando estructuras de datos [4 semanas] 17 horas (asincrónicas) + 3 horas (sincrónicas) + 4 horas (sincrónicas opcionales) Instrucciones iterativas para la solución de problemas en sus programas Indexación en strings Listas como nueva estructura de datos para apoyar la implementación de los programas Manipulación de listas en Python Patrones de recorrido sobre listas Manejar archivos (leer y escribir archivos para utilizarlos desde los programas) Estructuras de datos complejas para manejar grandes volúmenes de datos Matrices como nueva estructura de datos de dos dimensiones, para la solución de problemas.
Módulo 4: Solucionando problemas con matrices y librerías [4 semanas] 18 horas (asincrónicas) + 3 horas (sincrónicas) + 4 horas (sincrónicas opcionales) Conceptos de tuplas y operaciones que se pueden realizar sobre estas para utilizarlas como estructura de datos en la solución de problemas Estructuras compuestas con tuplas (listas de tuplas, tuplas con listas, matrices de tuplas) Construcción de programas que sirvan para manipular imágenes Librería Matplotlib para visualizar conjuntos de datos Visualizaciones más adecuadas para representar un conjunto de datos Librería Pandas para manipular, organizar, filtrar y visualizar conjuntos de datos estructurados Proceso necesario para aprender a utilizar una nueva librería con destreza A continuación el detalle de fechas y horarios para sesiones magistrales, tutorías y sesiones opcionales aquí.
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