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.

  • Cursos Online
  • Profesores en vivo
  • 100% Práctico
  • Turno mañana o tarde
  • Horario Personalizado
  • 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.
  • Digitar 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.
  • Gestionar posibles errores que puedan dar tus programas.
  • Programación Orientada a Objetos.
Programación.

  • 1 alumno€25 - 1 hora
  • 2 alumnos€40 - 1 hora
  • 3 alumnos€50 - 1 hora

Clases Particulares

  • Universitarios Alumnos de todas las Universidades
  • FP Alumnos de Formación Profesional
  • Máster Alumnos de Máster de Ingeniería
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  • 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.

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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.

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