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Universidad de los Andes

Programaci贸n en Python

Mario S谩nchez Puccini
Andr茅s Felipe Melani De La Hoz
Andrea Herrera Suesc煤n

Instructors: Mario S谩nchez Puccini

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(189 reviews)

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What you'll learn

  • Comprender y usar conceptos de programaci贸n como algoritmo, variable, funci贸n, par谩metro, estructura de control y de datos e implementarlos en Python

  • Dise帽ar, crear y probar programas completos en Python para resolver problemas de la vida real

  • Manejar archivos y estructuras de datos complejas para manipular grandes vol煤menes de informaci贸n

  • Utilizar librer铆as especializadas como pandas y matplotlib para manipular conjuntos de datos y visualizarlos

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There are 4 modules in this course

隆Te damos la bienvenida al m贸dulo 1! En este m贸dulo presentaremos en detalle los conceptos b谩sicos de cualquier lenguaje de programaci贸n y los explicamos e ilustramos usando el lenguaje de programaci贸n Python. Los conceptos principales que estudiaremos en este m贸dulo son los siguientes: tipos de datos, variables, expresiones, operadores, definici贸n e invocaci贸n de funciones y par谩metros. Ten en cuenta que el tiempo estimado para la realizaci贸n de todas las actividades de este m贸dulo es de cerca de 12 horas, tiempo que puedes usar de acuerdo con tus posibilidades. Nuestra recomendaci贸n es que desarrolles todas las actividades en el orden propuesto y que consideres hacerlo en un tiempo de dos semanas.

What's included

24 videos9 readings1 assignment1 peer review

隆Te damos la bienvenida al m贸dulo 2! En este m贸dulo presentaremos los conceptos necesarios para que un programa no siempre se ejecute de la misma manera, sino que pueda tomar decisiones dependiendo de las condiciones en que se ejecute y de los datos que proporcione el usuario. En este m贸dulo tambi茅n introducimos una estructura de datos (diccionarios) que permite manejar informaci贸n m谩s compleja que la que permiten los tipos simples presentados hasta el momento. Los conceptos principales que estudiaremos en este nivel son los siguientes: valores de verdad (booleanos), instrucciones condicionales, diccionarios y paso de par谩metros por valor y por referencia. Ten en cuenta que el tiempo estimado para la realizaci贸n de todas las actividades de este m贸dulo es de cerca de 13 horas, tiempo que puedes usar de acuerdo con tus posibilidades. Nuestra recomendaci贸n es que desarrolles todas las actividades en el orden propuesto y que consideres hacerlo en un tiempo de dos semanas.

What's included

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隆Te damos la bienvenida al m贸dulo 3! En este m贸dulo presentamos los conceptos necesarios para que un conjunto de instrucciones se ejecute varias veces dependiendo de alguna condici贸n o de los datos que proporcione el usuario. Aunque suena simple, esto hace que nuestros programas sean mucho m谩s poderosos y que sea posible resolver problemas que antes eran imposibles. El poder adicional que nos dan las instrucciones repetitivas (o iterativas) que estudiaremos en este nivel viene de la mano con una mayor complejidad en los programas que vamos a construir. Es por esto que en este m贸dulo debes redoblar tus esfuerzos y recordar lo que dijimos en la introducci贸n al curso: para aprender a programar, se debe practicar programando. Adem谩s, la pr谩ctica debe ser deliberada y reflexiva: resuelve ejercicios diferentes y al terminar con cada uno reflexiona sobre lo que aprendiste y sobre lo que se te dificult贸. Los conceptos principales que estudiaremos en este m贸dulo son los siguientes: instrucciones repetitivas (ciclos), estructuras de datos de una dimensi贸n (listas y diccionarios) y dos dimensiones (matrices), recorrido de secuencias (listas y cadenas de caracteres), archivos de texto y 隆mucha algor铆tmica! Ten en cuenta que el tiempo estimado para la realizaci贸n de todas las actividades de este m贸dulo es de cerca de 18 horas, tiempo que puedes invertir de acuerdo con tus posibilidades. Nuestra recomendaci贸n es que desarrolles todas las actividades en el orden propuesto y que consideres hacerlo en un tiempo de dos semanas.

What's included

39 videos18 readings1 assignment1 peer review

隆Te damos la bienvenida al m贸dulo 4! En todos los campos que podamos imaginarnos, desde la agricultura hasta el mercadeo, pasando por la educaci贸n, la biolog铆a y el deporte, es cada vez m谩s frecuente el an谩lisis de datos. En muchos casos, los datos disponibles se han ido volviendo progresivamente m谩s complejos y grandes hasta el punto de que algo tan poco trascendente como un partido de f煤tbol puede generar hoy millones de registros que luego alguien tendr谩 que analizar. Sin embargo, para trabajar bien sea con poca o con mucha informaci贸n tenemos que resolver antes varias problemas: c贸mo cargar los datos y c贸mo organizarlos, c贸mo hacer b煤squedas eficientes, c贸mo procesar los datos y c贸mo visualizar gr谩ficamente su contenido. Estas son s贸lo algunas de las preguntas que nuestros programas tienen que resolver. 隆Si para cada uno tuvi茅ramos que ocuparnos de todos estos detalles, no terminar铆amos nunca de construirlos! Afortunadamente existen las librer铆as: programas y funciones bien empaquetados que podemos integrar a nuestros propios programas para reutilizar sus funcionalidades. En Python existen miles de librer铆as que nos resuelven varios de los problemas que mencionamos arriba, pero indiscutiblemente las librer铆as Numpy, Matplotlib y Pandas son las que se han convertido pr谩cticamente en un est谩ndar. En este m贸dulo estudiaremos los aspectos m谩s importantes de estas librer铆as, pero nuestro objetivo primordial no es que te vuelvas un experto en su uso. Nuestro objetivo real es que desarrolles la habilidad para adoptar una nueva librer铆a instal谩ndola, revisando su documentaci贸n, siguiendo tutoriales y resolviendo problemas que sean progresivamente m谩s complicados. Si al final de este m贸dulo no eres un experto en Pandas pero eres capaz de indagar y adoptar cualquier otra librer铆a de Python que requieran tus programas, habremos logrado nuestro objetivo. Ten en cuenta que el tiempo estimado para la realizaci贸n de todas las actividades de este m贸dulo es de cerca de 20 horas, tiempo que puedes invertir de acuerdo con tus posibilidades. Nuestra recomendaci贸n es que desarrolles todas las actividades en el orden propuesto y que consideres hacerlo en un tiempo de dos semanas.

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Mario S谩nchez Puccini
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Felipe M.
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"To be able to take courses at my own pace and rhythm has been an amazing experience. I can learn whenever it fits my schedule and mood."
Jennifer J.
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"I directly applied the concepts and skills I learned from my courses to an exciting new project at work."
Larry W.
Learner since 2021
"When I need courses on topics that my university doesn't offer, 糖心vlog官网观看 is one of the best places to go."
Chaitanya A.
"Learning isn't just about being better at your job: it's so much more than that. 糖心vlog官网观看 allows me to learn without limits."

Learner reviews

4.5

189 reviews

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JM
4

Reviewed on Mar 23, 2023

NP
4

Reviewed on Aug 10, 2024

MN
5

Reviewed on Mar 2, 2022

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