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Andrés Felipe Melani De La Hoz, Marcela Hernández Hoyos, Andrea Herrera Suescún, Mario Sánchez Puccini, and Natalia Franco

¡Te damos la bienvenida al curso de Programación en Python de la Universidad de los Andes!

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¡Te damos la bienvenida al curso de Programación en Python de la Universidad de los Andes!

El propósito de este curso es ofrecerte un ambiente interactivo para que desarrolles tus habilidades de pensamiento computacional, aprendas a programar en el lenguaje Python y te entrenes en la resolución de problemas utilizando un computador. La estrategia pedagógica empleada es el aprendizaje activo basado en casos. Es un curso altamente interactivo que constantemente te retará a responder preguntas, verificar tu comprensión, ejercitarte 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 desarrollarás habilidades de abstracción y de programación.

Además, podrás utilizar PyTips, una aplicación web desarrollada por la Universidad de los Andes, novedosa e importante para el desarrollo de habilidades de programación, donde encontrarás una lista de errores comunes que se cometen al aprender a programar en Python y te permite corregirlos de manera que puedas aprender de ellos.

Ten en cuenta que el tiempo estimado para la realización de las actividades de cada módulo es de 15 horas en promedio. Tú puedes invertir este tiempo en un periodo de 1 o 2 semanas por módulo, de acuerdo con tus posibilidades y necesidades educativas. Así mismo te recomendamos que desarrolles todas las actividades educativas en el orden propuesto, de manera que pueda sacar mejor provecho de este curso.

Este curso es para toda persona que desee aprender a programar, aunque nunca lo haya hecho. Se requiere un mínimo de bases matemáticas y muchas ganas de aprender y trabajar.

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What's inside

Syllabus

Módulo 1: Descubriendo el mundo de la programación
¡Te damos la bienvenida al módulo 1! En este módulo presentaremos en detalle los conceptos básicos de cualquier lenguaje de programación y los explicamos e ilustramos usando el lenguaje de programación Python. Los conceptos principales que estudiaremos en este módulo son los siguientes: tipos de datos, variables, expresiones, operadores, definición e invocación de funciones y parámetros. Ten en cuenta que el tiempo estimado para la realización de todas las actividades de este módulo es de cerca de 12 horas, tiempo que puedes usar de acuerdo con tus posibilidades. Nuestra recomendación es que desarrolles todas las actividades en el orden propuesto y que consideres hacerlo en un tiempo de dos semanas.
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Módulo 2: Tomando decisiones
¡Te damos la bienvenida al módulo 2! En este módulo 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 módulo también introducimos una estructura de datos (diccionarios) que permite manejar información más 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 parámetros por valor y por referencia. Ten en cuenta que el tiempo estimado para la realización de todas las actividades de este módulo es de cerca de 13 horas, tiempo que puedes usar de acuerdo con tus posibilidades. Nuestra recomendación es que desarrolles todas las actividades en el orden propuesto y que consideres hacerlo en un tiempo de dos semanas.
Módulo 3: Repitiendo acciones y manejando estructuras de datos
¡Te damos la bienvenida al módulo 3! En este módulo presentamos los conceptos necesarios para que un conjunto de instrucciones se ejecute varias veces dependiendo de alguna condición o de los datos que proporcione el usuario. Aunque suena simple, esto hace que nuestros programas sean mucho más 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 módulo debes redoblar tus esfuerzos y recordar lo que dijimos en la introducción al curso: para aprender a programar, se debe practicar programando. Además, la práctica 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 dificultó. Los conceptos principales que estudiaremos en este módulo son los siguientes: instrucciones repetitivas (ciclos), estructuras de datos de una dimensión (listas y diccionarios) y dos dimensiones (matrices), recorrido de secuencias (listas y cadenas de caracteres), archivos de texto y ¡mucha algorítmica! Ten en cuenta que el tiempo estimado para la realización de todas las actividades de este módulo es de cerca de 18 horas, tiempo que puedes invertir de acuerdo con tus posibilidades. Nuestra recomendación es que desarrolles todas las actividades en el orden propuesto y que consideres hacerlo en un tiempo de dos semanas.
Módulo 4: Solucionando problemas con matrices y librerías
¡Te damos la bienvenida al módulo 4! En todos los campos que podamos imaginarnos, desde la agricultura hasta el mercadeo, pasando por la educación, la biología y el deporte, es cada vez más frecuente el análisis de datos. En muchos casos, los datos disponibles se han ido volviendo progresivamente más complejos y grandes hasta el punto de que algo tan poco trascendente como un partido de fútbol puede generar hoy millones de registros que luego alguien tendrá que analizar. Sin embargo, para trabajar bien sea con poca o con mucha información tenemos que resolver antes varias problemas: cómo cargar los datos y cómo organizarlos, cómo hacer búsquedas eficientes, cómo procesar los datos y cómo visualizar gráficamente su contenido. Estas son sólo algunas de las preguntas que nuestros programas tienen que resolver. ¡Si para cada uno tuviéramos que ocuparnos de todos estos detalles, no terminaríamos nunca de construirlos! Afortunadamente existen las librerías: programas y funciones bien empaquetados que podemos integrar a nuestros propios programas para reutilizar sus funcionalidades. En Python existen miles de librerías que nos resuelven varios de los problemas que mencionamos arriba, pero indiscutiblemente las librerías Numpy, Matplotlib y Pandas son las que se han convertido prácticamente en un estándar. En este módulo estudiaremos los aspectos más importantes de estas librerías, 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 librería instalándola, revisando su documentación, siguiendo tutoriales y resolviendo problemas que sean progresivamente más complicados. Si al final de este módulo no eres un experto en Pandas pero eres capaz de indagar y adoptar cualquier otra librería de Python que requieran tus programas, habremos logrado nuestro objetivo. Ten en cuenta que el tiempo estimado para la realización de todas las actividades de este módulo es de cerca de 20 horas, tiempo que puedes invertir de acuerdo con tus posibilidades. Nuestra recomendación es que desarrolles todas las actividades en el orden propuesto y que consideres hacerlo en un tiempo de dos semanas.

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
Fortalece las bases de un foudación existente para alumnos intermedios
Ofrece laboratorios prácticos y materiales interactivos
Desarrolla conocimientos y herramientas que son muy relevantes a la industria
Enseña a través de casos, lo que ayuda a los alumnos a desarrollar habilidades de resolución de problemas
Este curso es orientado a principiantes
Se requiere un mínimo de bases matemáticas

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Reviews summary

Python programming fundamentals

This course by the Universidad de los Andes introduces the fundamentals of Python programming through engaging, interactive lessons and hands-on exercises. With a focus on practical application, the course covers essential concepts such as data types, functions, loops, and data structures. The comprehensive syllabus includes modules on problem-solving, data analysis, and working with libraries like Numpy, Matplotlib, and Pandas. Learners appreciate the clear explanations, supportive instructors, and challenging but rewarding assignments. However, some students have encountered difficulties with certain programming exercises and feel that the course could benefit from more structured guidance and support in those areas.
Well-structured modules with clear learning objectives
"Excelente curso de formación muy practico y didáctico"
"Excelente curso para aprender sobre este lenguaje de programación, incluso para personas que no tengan ningún conocimiento en programación, las herramientas de evaluación (retos, proyectos, exámenes) son ideales para poner en práctica los conceptos vistos en los videos."
Responsive and helpful instructors
"Excelente contenido educativo de calidad, me gusto mucho todo el material y la forma en como se llevo a cabo el curso, me permitio aprender cosas nuevas y reforzar conceptos que ya tenía del lenguaje de programación. "
"Las explicaciones son claras; las actividades, interesantes y coherentes; los profesores, atentos y los proyectos finales afianzan totalmente los conceptos aprendidos."
Challenging but rewarding, suitable for beginners with some programming experience
"Excelente para iniciar"
"Para une persona como yo que comenzó de cero? retador! pero se siente una satisfaccción increible demostrarse a si mismo que es posible. "
"E​l curso es muy bueno, bien estructurado y pienso que costará más su apredizaje mientras menos se conozca de Python."
"Este sin duda ha sido uno de los mejores cursos que he tomado, tome más tiempo de lo establecido, pero me asegure de cumplir cada uno de los retos. Yo venía con un conocimiento muy básico de Python (casi nada) y con este curso logre sumergirme más en el área de programación de este lenguaje."
"El curso es excelente desde el punto de vista pedagógico y de los contenidos."
"Es un curso muy completo para quienes quiera aprender nociones basicas de phyton, en cada uno de los modulos hay cierto nivel de dificultad en algunas de las tareas, lo cual exige que busques en foros y tutoriales externos como resolverlos."
"En resumidas cuentas, considero que aunque tiene algunas fallas, es un curso que vale la pena tomar y que en definitiva te permitirá aprender lo basico de programación en python"
Well-rounded curriculum covering essential Python concepts
"Muy completo! "
"Excelente curso, un poco exigente y eso me gusta. "
"Excelente MOOC, se recomienda "
"Bastande educativo y exigente. Muchas Gracias"
"Bastante útil para personas que quieran retarse a si mismas y entrar en el mundo de la programación y el análisis de datos aprendiendo un lenguaje competitivo y moderno. El curso provee los conocimientos necesarios para resolver los talleres y retos."
"Excelente curso para desarrollar las habilidades en programación de python, a través de cada modulo se van desarrollado ejercicios que es muy importante para apropiar los conocimientos (aprendiendo haciendo), se encuentra de todos los niveles de dificultad en los diferentes retos propuestos. Recomendado para quienes quieran iniciar en python pero para mejor provecho en mi opinion es mejor tener algo de conocimientos previos para disfrutarlo en su totalidad."
Practical exercises and projects reinforce concepts
"Muy completo y exigente."
"Excelente curso para iniciar la programación en Python"
"Excelente curso! Muy buenos temas y ejecuciones practicas."
"Un curso demasiado completo, si no sabias nada de Python y logras terminarlo estas en un nivel intermedio "
"Como ingenierio electricista, este curso es un complemento de detalles basicos que se pasan por encima en cursos de programación universitaria."
"Muy útil, lo pasé mientras desarrollaba un programa para analizar datos públicos de más de 250.000productos y fue realmente útil para aprender y para lograr retos especificos."
"Muy práctico.Si acaso el único pero es que no se incluyen bases que permitan realizar pruebas para cada uno de los retos o ejercicios de los examenes que lo requieren.Sin embargo representa un buen curso de introducción sin caer en mostrar sólo lo básico."
Could be improved, especially for beginners
"N​o me gusto la manera de impartir las lecciones, parece que esta solo leyendo unos apuntes"
"Las instrucciones brindadas muchas veces no son tan claras para quienes apenas empezamos el curso de programación."
Some students have reported issues with exam questions and grading
"error with the final test"
"El examen final tiene errores de redondeo."
"Me encantó, sin embargo el Examen de la semana 4 fue un dolor de cabeza y no recibí ayuda por ningún moderador."
"Gran curso, muy completo. Fue difícil aprobar el último examen por un problema con la forma en la que se programa (debía ser si o si mediante groupby), podría revisarse. "
"Fue un buen curso,me sirvio mucho, solo hubo algunos detalles com con el examen 4 debido a la función de groupby que la plataforma no soportaba mucho su aplicación."
"Luché mucho con el desafío de código del exámen de la semana 4."
"Me parece que es injusto que en el exmamen final una pregunta valga 4 puntos y haya cosas buenas que se haven en el programa y no reconozcan un punto por los datos bien hechos "

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Programación en Python with these activities:
Repasa los fundamentos de programación
Fortalece tu base en programación revisando los conceptos fundamentales antes de comenzar el curso.
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  • Revisa tus notas o libros de texto de cursos anteriores de programación.
  • Vuelve a familiarizarte con los conceptos básicos como tipos de datos, estructuras de control y funciones.
  • Practica escribiendo fragmentos de código simples para reforzar tu comprensión.
Organiza y revisa tus materiales de estudio
Mantén tus materiales de estudio organizados y actualizados para facilitar el acceso y la revisión.
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  • Recopila y organiza tus apuntes, diapositivas, tareas y otros materiales en un solo lugar.
  • Marca o resalta secciones importantes para una fácil referencia.
  • Revisa tus materiales regularmente para reforzar tu memoria y comprensión.
Sigue tutoriales para mejorar habilidades específicas
Profundiza tu comprensión de conceptos complejos de Python siguiendo tutoriales guiados que te proporcionen instrucciones paso a paso.
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  • Identifica áreas donde necesitas mejorar tus habilidades.
  • Busca tutoriales en línea o en libros que aborden esos temas específicos.
  • Sigue las instrucciones cuidadosamente y practica los ejercicios proporcionados.
Four other activities
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Colabora en grupos de estudio con compañeros
Mejora tu comprensión y habilidades de resolución de problemas colaborando con compañeros en grupos de estudio.
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  • Forma o únete a un grupo de estudio con otros estudiantes que estén cursando el mismo curso.
  • Reúnanse regularmente para discutir conceptos, resolver problemas juntos y compartir conocimientos.
  • Aprovecha la diversidad de perspectivas y fortalezas de tus compañeros para mejorar tu propio aprendizaje.
Completa ejercicios y desafíos de codificación
Perfecciona tus habilidades de programación en Python practicando regularmente con ejercicios y desafíos que encontrarás en línea.
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  • Encuentra conjuntos de ejercicios adecuados a tu nivel en plataformas como LeetCode o HackerRank.
  • Practica con regularidad, comenzando con ejercicios más simples y gradualmente aumentando la dificultad.
  • Asegúrate de comprender los conceptos detrás de cada ejercicio y no solo memorices las soluciones.
Asiste a talleres para adquirir nuevas habilidades
Adquiere nuevas habilidades o mejora las existentes asistiendo a talleres impartidos por expertos en Python.
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  • Investiga talleres en tu área o en línea que se centren en temas de Python relevantes.
  • Inscríbete en los talleres que coincidan con tus necesidades y objetivos.
  • Participa activamente en los talleres, haz preguntas y practica los conceptos aprendidos.
Contribuye a proyectos de código abierto relacionados con Python
Mejora tus habilidades de programación y colabora con la comunidad contribuyendo a proyectos de código abierto relacionados con Python.
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  • Identifica proyectos de código abierto que se alineen con tus intereses y habilidades.
  • Lee la documentación del proyecto y familiarízate con sus objetivos y código base.
  • Comienza a contribuir con pequeñas correcciones de errores, mejoras o nuevas características.
  • Participa en discusiones en línea y colabora con otros contribuyentes.

Career center

Learners who complete Programación en Python will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Data Analyst
Data Analysts take raw data and use their skills in programming, mathematics, and statistics to clean, process, and analyze the data. Their goal is to find meaningful patterns and trends that can help businesses make informed decisions. This Programming in Python course provides a solid foundation in Python programming, which is becoming the standard language for Data Analysts. By taking this course, you'll gain the skills necessary to load, organize, and analyze large datasets, making you a valuable asset to any organization.
Software Engineer
Software Engineers design, build, and maintain software systems. They use their knowledge of computer science and programming languages like Python to create software solutions for a variety of industries. This Programming in Python course provides a comprehensive introduction to Python programming, covering topics such as data types, variables, expressions, and control flow. By taking this course, you'll lay the groundwork for a successful career as a Software Engineer.
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineers develop and implement machine learning algorithms and models. They use their knowledge of computer science, statistics, and mathematics to create systems that can learn from data and make predictions. This Programming in Python course teaches the fundamentals of Python programming, which is essential for Machine Learning Engineers. By taking this course, you'll gain the skills necessary to write Python code that can be used to train and deploy machine learning models.
Data Scientist
Data Scientists use their skills in statistics, mathematics, and programming to extract insights from data. They work with large datasets and use machine learning techniques to identify patterns and trends. This Programming in Python course provides a strong foundation in Python programming, which is essential for Data Scientists. By taking this course, you'll learn how to use Python to load, clean, and analyze data, as well as how to build and train machine learning models.
Web Developer
Web Developers build and maintain websites. They use their knowledge of HTML, CSS, JavaScript, and Python to create websites that are both functional and visually appealing. This Programming in Python course provides a solid foundation in Python programming, which is essential for Web Developers. By taking this course, you'll learn how to use Python to create dynamic and interactive web pages.
Quantitative Analyst
Quantitative Analysts use their skills in mathematics, statistics, and programming to analyze financial data and make investment decisions. This Programming in Python course provides a strong foundation in Python programming, which is becoming the standard language for Quantitative Analysts. By taking this course, you'll gain the skills necessary to load, clean, and analyze financial data, as well as how to build and train financial models.
Business Analyst
Business Analysts gather and analyze data to help businesses make informed decisions. They use their skills in data analysis, visualization, and communication to identify opportunities and solve problems. This Programming in Python course provides a solid foundation in Python programming, which is becoming increasingly important for Business Analysts. By taking this course, you'll learn how to use Python to load, clean, and analyze data, as well as how to create data visualizations.
Statistician
Statisticians collect, analyze, and interpret data to help businesses make informed decisions. They use their skills in mathematics, statistics, and programming to identify trends and patterns. This Programming in Python course provides a strong foundation in Python programming, which is becoming increasingly important for Statisticians. By taking this course, you'll learn how to use Python to load, clean, and analyze data, as well as how to build and train statistical models.
Market Researcher
Market Researchers gather and analyze data to help businesses understand their customers and make informed decisions. They use their skills in data analysis, visualization, and communication to identify opportunities and solve problems. This Programming in Python course provides a solid foundation in Python programming, which is becoming increasingly important for Market Researchers. By taking this course, you'll learn how to use Python to load, clean, and analyze data, as well as how to create data visualizations.
Financial Analyst
Financial Analysts analyze financial data and make recommendations to clients. They use their skills in mathematics, statistics, and programming to identify opportunities and risks. This Programming in Python course provides a strong foundation in Python programming, which is becoming increasingly important for Financial Analysts. By taking this course, you'll learn how to use Python to load, clean, and analyze financial data, as well as how to build and train financial models.
Actuary
Actuaries use their skills in mathematics, statistics, and programming to assess and manage financial risks. They work with insurance companies, pension plans, and other financial institutions to develop and implement strategies to manage risk. This Programming in Python course provides a strong foundation in Python programming, which is becoming increasingly important for Actuaries. By taking this course, you'll learn how to use Python to load, clean, and analyze data, as well as how to build and train risk models.
Operations Research Analyst
Operations Research Analysts use their skills in mathematics, statistics, and programming to improve the efficiency of business operations. They work with organizations to develop and implement strategies to improve processes, reduce costs, and increase profits. This Programming in Python course provides a solid foundation in Python programming, which is becoming increasingly important for Operations Research Analysts. By taking this course, you'll learn how to use Python to load, clean, and analyze data, as well as how to build and train optimization models.
Risk Manager
Risk Managers use their skills in mathematics, statistics, and programming to identify and manage risks. They work with organizations to develop and implement strategies to protect against financial losses, operational disruptions, and other risks. This Programming in Python course provides a strong foundation in Python programming, which is becoming increasingly important for Risk Managers. By taking this course, you'll learn how to use Python to load, clean, and analyze data, as well as how to build and train risk models.
Investment Analyst
Investment Analysts use their skills in mathematics, statistics, and programming to evaluate investment opportunities. They work with investment firms, banks, and other financial institutions to make recommendations to clients. This Programming in Python course provides a strong foundation in Python programming, which is becoming increasingly important for Investment Analysts. By taking this course, you'll learn how to use Python to load, clean, and analyze financial data, as well as how to build and train financial models.
Data Engineer
Data Engineers build and maintain the infrastructure that stores and processes data. They work with data scientists, analysts, and other stakeholders to ensure that data is accessible and usable. This Programming in Python course provides a solid foundation in Python programming, which is essential for Data Engineers. By taking this course, you'll learn how to use Python to build and maintain data pipelines, as well as how to work with big data technologies.

Reading list

We've selected ten books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Programación en Python.
Comprehensive introduction to Python programming that is suitable for both beginners and experienced programmers.
Provides a comprehensive introduction to Python programming, covering the basics of the language as well as more advanced concepts such as data structures, algorithms, and object-oriented programming.
Este libro es una introducción rápida a la programación en Python que cubre los conceptos básicos del lenguaje, así como conceptos más avanzados como el análisis de datos y el aprendizaje automático.

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