Curso de Introducción a Python: Del Seudocódigo al Código Real

Desarrollo lógico y traducción efectiva en programación Python básica.

Aprende a analizar enunciados y transformarlos desde el seudocódigo a un código Python, orientado a objetos o no según tus necesidades.

  • Clases Particulares de Informática Cursos Online
  • Clases Particulares de Informática Profesores en vivo
  • Clases Particulares de Informática 100% Práctico
  • Clases Particulares de Informática Turno mañana o tarde
  • Clases Particulares de Informática Horario Personalizado
  • Clases Particulares de Informática Certificado de Asistencia

Lo que aprenderás

  • Ejercitar la lógica de programación.
  • Aprender programación desde cero.
  • Usar Visual Studio Code como Editor de Código.
  • Conocer y aprender el lenguaje de programación Python.
  • Ser un programador desde cero, sin conocimiento en otro lenguaje o con algo previo, pero es recomendable.
  • Mejorar las habilidades de programación, mejorar procesos y facilitar la comprensión de código.
  • Preparar un entorno dónde programar en Python.
  • Operaciones aritméticas y jerarquía de Python.
  • Manejo de cadenas en Python.
  • Insertar datos por teclado con Python.
  • Mostrar Datos por Pantalla al usuario en Python.
  • Operadores Relacionales de Python.
  • Operadores Lógicos de Python.
  • Condicionales en Python.
  • Estructuras de Datos: Listas, Tuplas y Diccionarios.
  • Iteraciones y bucles repetitivos de Python.
  • Segmentar Código y hacerlo más eficaz con las Funciones en Python.
  • Solucionar posibles errores que puedan dar tus programas.
  • Programación Orientada a Objetos.

Temario

  • Tipos de datos: enteros, reales, cadenas, etc.
  • Entrada de datos: input.
  • Salida de datos: print básico.
  • Operadores: asignación, aritméticos, lógicos y relacionales, operadores de asignación compuestos (+=, etc).
  • Otros operadores.
  • Función input ().
  • Función print().
  • Métodos para manipular cadenas: format().
  • Sentencia if.
  • Sentencia if-else.
  • Sentencia if-elif.
  • Bucles for (iterable, range).
  • Bucles while.
  • Bucles anidados.
  • Definición y creación de cadenas.
  • Secuencias de escape.
  • Acceso a los elementos de una cadena. Operador índice, slicing, *, +, in, not in.
  • Funciones y métodos de cadenas: len(), int(), lower(), etc.
  • Definición, creación y actualización de listas.
  • Acceso a los elementos de una lista. Operador índice, slicing, *, +, in, not in.
  • Creación de listas mediante List Comprehensions.
  • Funciones y métodos aplicados cadenas: len(), sum(), append(), etc.
  • De cadenas a listas y viceversa (split vs join).
  • Listas de listas.
  • Definición y creación de tuplas.
  • Acceso a los elementos de una tupla.
  • Operadores y funciones en tuplas.
  • Definición, creación y actualización de diccionarios.
  • Acceso a los elementos de un diccionario.
  • Funciones y métodos aplicados a diccionarios: items(), values(), keys(), etc.
  • Definición de función.
  • Tipos de funciones: built-in-functions(abs, pow, etc), incorporadas en módulos, se deben importar (import math, sin), creadas por el programador.
  • Estructura de una función: encabezado(parámetros), cuerpo y return.
  • Llamada a una función y devolución de valores(return).
  • Ámbito de las variables.
  • Definición de ficheros.Tipos de ficheros.
  • Ficheros de texto.
  • Modos de apertura (w, r, a, w+, r+, a+). Claúsula with-as.
  • Creación de ficheros de texto: file.write(), file.writelines().
  • Lectura de ficheros de texto: file.read(), file.readline(), file.readlines().
  • Utilización de split() y splitlines().
  • Ficheros binarios. Libería pickle:dump y load Apertura. Modos de apertura.
  • try: … except.
  • Creación de estructuras de datos: Series.
  • Creación de una serie a partir de una lista y de un diccionario.
  • Acceso a los elementos de una serie a través de posiciones e índices.
  • Aplicar funciones a una serie.
  • Filtrado de una serie.
  • Creación de un Dataframe a partir de un diccionario, de una lista de diccionarios, de una lista de listas y de un fichero csv o excel.
  • Acceso a los elementos de un dataframe: mediante posiciones (df.iloc) o mediante nombres (df.loc o df [columna]).
  • Operaciones con las columnas de un Dataframe. Aplicar funciones a columnas.
  • Operaciones con las filas de un Dataframe.

Descargar Temario

Características

  • Dirigido a: Estudiantes de FP, universitarios, Bachiller, Master y personas que necesiten aprender el uso de esta herramienta.
  • Tipo de curso: Clases particulares tele-presenciales con temario adaptado a la necesidad del alumno, 100% práctico.
  • Duración: Lo marca el alumno según las horas contratadas.
  • Modalidad: Aula Virtual (Zoom), con profesor en vivo.
  • Turno: Mañana y tarde.
  • Nº de alumnos: Pueden ser individuales o en grupos con un máximo de 3 alumnos, esto se define al momento de reservar las horas.

Reserva tu horario

Clases Particulares de Programación.
  • 1 alumno€25 - 1 hora
  • 2 alumnos€40 - 1 hora
  • 3 alumnos€50 - 1 hora

Clases Particulares

  • Clases particulares de Informática Universitarios Alumnos de todas las Universidades
  • Clases particulares de Informática FP Alumnos de Formación Profesional
  • Clases particulares de Informática Máster Alumnos de Máster de Ingeniería
Reserva tu clase

Temario

  • Tipos de datos: enteros, reales, cadenas, etc.
  • Entrada de datos: input.
  • Salida de datos: print básico.
  • Operadores: asignación, aritméticos, lógicos y relacionales, operadores de asignación compuestos (+=, etc).
  • Otros operadores.
  • Función input ().
  • Función print().
  • Métodos para manipular cadenas: format().
  • Sentencia if.
  • Sentencia if-else.
  • Sentencia if-elif.
  • Bucles for (iterable, range).
  • Bucles while.
  • Bucles anidados.
  • Definición y creación de cadenas.
  • Secuencias de escape.
  • Acceso a los elementos de una cadena. Operador índice, slicing, *, +, in, not in.
  • Funciones y métodos de cadenas: len(), int(), lower(), etc.
  • Definición, creación y actualización de listas.
  • Acceso a los elementos de una lista. Operador índice, slicing, *, +, in, not in.
  • Creación de listas mediante List Comprehensions.
  • Funciones y métodos aplicados cadenas: len(), sum(), append(), etc.
  • De cadenas a listas y viceversa (split vs join).
  • Listas de listas.
  • Definición y creación de tuplas.
  • Acceso a los elementos de una tupla.
  • Operadores y funciones en tuplas.
  • Definición, creación y actualización de diccionarios.
  • Acceso a los elementos de un diccionario.
  • Funciones y métodos aplicados a diccionarios: items(), values(), keys(), etc.
  • Definición de función.
  • Tipos de funciones: built-in-functions(abs, pow, etc), incorporadas en módulos, se deben importar (import math, sin), creadas por el programador.
  • Estructura de una función: encabezado(parámetros), cuerpo y return.
  • Llamada a una función y devolución de valores(return).
  • Ámbito de las variables.
  • Definición de ficheros.Tipos de ficheros.
  • Ficheros de texto.
  • Modos de apertura (w, r, a, w+, r+, a+). Claúsula with-as.
  • Creación de ficheros de texto: file.write(), file.writelines().
  • Lectura de ficheros de texto: file.read(), file.readline(), file.readlines().
  • Utilización de split() y splitlines().
  • Ficheros binarios. Libería pickle:dump y load Apertura. Modos de apertura.
  • try: … except.
  • Creación de estructuras de datos: Series.
  • Creación de una serie a partir de una lista y de un diccionario.
  • Acceso a los elementos de una serie a través de posiciones e índices.
  • Aplicar funciones a una serie.
  • Filtrado de una serie.
  • Creación de un Dataframe a partir de un diccionario, de una lista de diccionarios, de una lista de listas y de un fichero csv o excel.
  • Acceso a los elementos de un dataframe: mediante posiciones (df.iloc) o mediante nombres (df.loc o df [columna]).
  • Operaciones con las columnas de un Dataframe. Aplicar funciones a columnas.
  • Operaciones con las filas de un Dataframe.

Descargar Temario

Características

  • Dirigido a: Estudiantes de FP, universitarios, Bachiller, Master y personas que necesiten aprender el uso de esta herramienta.
  • Tipo de curso: Clases particulares tele-presenciales con temario adaptado a la necesidad del alumno, 100% práctico.
  • Duración: Lo marca el alumno según las horas contratadas.
  • Modalidad: Aula Virtual (Zoom), con profesor en vivo.
  • Turno: Mañana y tarde.
  • Nº de alumnos: Pueden ser individuales o en grupos con un máximo de 3 alumnos, esto se define al momento de reservar las horas.

Reserva tu horario

Clases para alumnos de los siguientes centros de estudio

Clases Particulares cursos de Ingeniería
Clases Particulares cursos de Ingeniería
Clases Particulares cursos de Ingeniería
Clases Particulares cursos de Ingeniería
Clases Particulares cursos de Ingeniería
DAW Clases Particulares cursos de Ingeniería
ASIR Clases Particulares cursos de Ingeniería
DAM Clases Particulares cursos de Ingeniería
Clases Particulares cursos de Ingeniería
Clases Particulares de cursos de Ingeniería