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Valeria Herskovic,
Cristian Ruz,
and
Jorge Muñoz Gama
En este curso los estudiantes conocerán estructuras de datos secuenciales como listas, tuplas, stacks y colas. Luego, se presentarán estructuras no secuenciales como conjuntos y diccionarios, junto con sus ventajas y desventajas, lo que les permitirá escoger la representación apropiada para organizar datos de manera más eficiente. A continuación, se introducirán elementos de modelación para problemas más complejos mediante la programación orientada a objetos. Para finalizar se presentará la recursión como una estrategia alternativa a la resolución de problemas.
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En este curso los estudiantes conocerán estructuras de datos secuenciales como listas, tuplas, stacks y colas. Luego, se presentarán estructuras no secuenciales como conjuntos y diccionarios, junto con sus ventajas y desventajas, lo que les permitirá escoger la representación apropiada para organizar datos de manera más eficiente. A continuación, se introducirán elementos de modelación para problemas más complejos mediante la programación orientada a objetos. Para finalizar se presentará la recursión como una estrategia alternativa a la resolución de problemas.
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En este curso los estudiantes conocerán estructuras de datos secuenciales como listas, tuplas, stacks y colas. Luego, se presentarán estructuras no secuenciales como conjuntos y diccionarios, junto con sus ventajas y desventajas, lo que les permitirá escoger la representación apropiada para organizar datos de manera más eficiente. A continuación, se introducirán elementos de modelación para problemas más complejos mediante la programación orientada a objetos. Para finalizar se presentará la recursión como una estrategia alternativa a la resolución de problemas.
Al finalizar el curso, los estudiantes serán capaces de desarrollar sus propios programas informáticos, utilizando estructuras de datos y tipos propios, para implementar algoritmos más complejos y representar problemas interesantes a través de la programación.
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Syllabus
Introducción y bienvenida
En este curso estudiaremos los conceptos fundamentales para el desarrollo de algoritmos y su programación en computadores, enseñando conceptos que permitirán el desarrollo de programas utilizando diferentes estructuras de datos en Python 3. Podrás aprender a cómo definir estructuras de datos secuenciales y no secuenciales, así como tipos propios con orientación a objetos, y el paradigma de recursión.
¡Bienvenidos y bienvenidas !
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Syllabus
Introducción y bienvenida
En este curso estudiaremos los conceptos fundamentales para el desarrollo de algoritmos y su programación en computadores, enseñando conceptos que permitirán el desarrollo de programas utilizando diferentes estructuras de datos en Python 3. Podrás aprender a cómo definir estructuras de datos secuenciales y no secuenciales, así como tipos propios con orientación a objetos, y el paradigma de recursión.
¡Bienvenidos y bienvenidas !
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Semana 1
En esta semana entenderemos el concepto y operaciones asociadas a tipos de datos secuenciales.
Semana 2
En esta semana seguiremos entendiendo el concepto y operaciones asociadas a otros tipos de datos secuenciales.
Semana 3
En esta semana entenderemos el concepto y operaciones asociadas a tipos de datos no-secuenciales.
Semana 4
En esta semana definiremos tipos de datos propios sencillos, usando conceptos de clases, objetos, atributos y métodos.
Semana 5
Esta semana entenderemos las herramientas de modelamiento para programas más complejos, como la interacción entre objetos y herencia.
Semana 6
En esta semana vamos a comprender el concepto de recursión y su uso para resolución de problemas.
Cierre
Muchas gracias por acompañarnos en este proceso de aprendizaje.En este curso enseñamos a definir y utilizar estructuras de datos secuenciales y no secuenciales, así como tipos propios con orientación a objetos, y el paradigma de recursión.
Con las herramientas adquiridas podrás profundizar en otros tópicos, como el análisis de datos cada vez más complejos, y has dado el primer paso hacia la ciencia de datos.
Good to know
Good to know
Know what's good ,
what to watch for , and
possible dealbreakers
Diseñado para principiantes que buscan comprender los conceptos básicos de las estructuras de datos
Cubre tipos de datos secuenciales y no secuenciales, así como conceptos de programación orientada a objetos
Introduce la recursión como un método para resolver problemas
Impartido por profesores con experiencia en el tema
Requiere un ordenador e Internet
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Activities
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activities:
Revisar conceptos básicos de estructuras de datos
Show steps
Revisar los conceptos básicos de estructuras de datos reforzará tu comprensión de las estructuras de datos secuenciales que se cubrirán en el curso.
Show steps
-
Repasar las definiciones y operaciones de listas y tuplas.
-
Practicar la creación y manipulación de listas y tuplas mediante código de ejemplo.
Resolver ejercicios sobre estructuras de datos secuenciales
Show steps
Resolver ejercicios sobre estructuras de datos secuenciales te ayudará a consolidar tu comprensión y mejorar tus habilidades prácticas.
Show steps
-
Encontrar recursos en línea o libros de texto con ejercicios sobre estructuras de datos secuenciales.
-
Resolver los ejercicios regularmente para practicar la implementación de conceptos.
-
Revisar las soluciones para identificar áreas de mejora.
Tutoriales de estructuras de datos
Show steps
Amplía tus conocimientos sobre estructuras de datos explorando tutoriales y documentación adicional.
Browse courses on
Python
Show steps
-
Busca tutoriales en línea o en libros que cubran estructuras de datos.
-
Revisa los tutoriales y toma notas sobre los conceptos clave.
-
Aplica los conceptos aprendidos en ejercicios o proyectos.
Six other activities
Expand to see all activities and additional details
Show all nine activities
Participar en sesiones de práctica con compañeros
Show steps
Mejore su comprensión trabajando con compañeros para resolver problemas, compartir ideas y aprender unos de otros.
Show steps
-
Formar un grupo de estudio
-
Establecer un horario regular
-
Prepararse para las sesiones
-
Participar activamente
Ejercicios de codificación
Show steps
Refuerza los conceptos aprendidos en el curso resolviendo ejercicios de codificación prácticos que involucren estructuras de datos.
Browse courses on
Python
Show steps
-
Encuentra plataformas o recursos en línea que proporcionen ejercicios de codificación.
-
Selecciona ejercicios que se centren en estructuras de datos específicas.
-
Resuelve los ejercicios utilizando Python y las estructuras de datos adecuadas.
Utilizar tutoriales para comprender las estructuras de datos secuenciales
Show steps
Refuerce su comprensión de las estructuras de datos secuenciales, como listas, tuplas, stacks y colas, revisando tutoriales en línea o en libros.
Show steps
-
Identificar tutoriales relevantes
-
Seguir los pasos del tutorial
-
Practicar con ejemplos
Sesiones de estudio grupal
Show steps
Colabora con compañeros para discutir conceptos de estructuras de datos, resolver problemas y mejorar la comprensión.
Show steps
-
Forma un grupo de estudio con compañeros de clase.
-
Reúnanse regularmente para discutir los conceptos del curso.
-
Trabajen juntos para resolver problemas y aclarar dudas.
Participar en sesiones de estudio con compañeros
Show steps
Participar en sesiones de estudio con compañeros fomenta la colaboración, el apoyo mutuo y fortalece la comprensión de los conceptos.
Show steps
-
Formar un grupo de estudio con compañeros de clase y reunirse regularmente.
-
Discutir y explicar los conceptos cubiertos en el curso.
-
Resolver problemas y desafíos juntos.
Estructura de datos
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Implementa los conceptos aprendidos en el curso en un proyecto práctico de programación utilizando estructuras de datos.
Browse courses on
Python
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-
Define los requisitos del proyecto y planifica su estructura.
-
Selecciona las estructuras de datos adecuadas para tu proyecto.
-
Implementa las estructuras de datos y los algoritmos necesarios.
-
Prueba y depura tu código para garantizar su funcionamiento correcto.
Revisar conceptos básicos de estructuras de datos
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Estructura de datos
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Career center
Learners who complete Programación en Python II: aprendiendo a estructurar datos will develop knowledge and skills
that may be useful to these careers:
Data Scientist
Data Scientist
Data Scientists utilize Python extensively in their work involving data analysis, modeling, and prediction. Programación en Python II provides a strong foundation in Python programming and data structures. By mastering these concepts, individuals will be well-equipped to develop and apply machine learning algorithms, enabling them to uncover valuable insights from data to solve complex business problems.
Data Analyst
Data Analyst
Data Analysts leverage their expertise in Python to collect, clean, and analyze data. The Programación en Python II course aligns perfectly with these needs, providing a comprehensive understanding of Python programming, data structures, and algorithmic problem-solving techniques. This course will aid Data Analysts in effectively handling and processing large datasets, extracting meaningful insights to drive informed decision-making.
Applications Software Developer
Applications Software Developer
An Applications Software Developer specializes in the development and deployment of computer applications that leverage Python. A course like Programación en Python II aligns with the foundational knowledge required to create applications for both existing and emerging technical environments. The strong emphasis on Python, coupled with the focus on data structures, could significantly aid in understanding and manipulating data within software applications.
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineers develop and deploy machine learning models to solve real-world problems, with Python being a widely adopted language in this field. The Programación en Python II course provides a solid foundation in Python programming and data structures. This knowledge is essential for building, training, and evaluating machine learning models, enabling individuals to leverage data to make informed decisions and drive innovation.
Data Engineer
Data Engineer
Data Engineers build and maintain the infrastructure that supports data analysis and management. Knowledge of Python is crucial for this role, and Programación en Python II offers a solid foundation in Python programming, data structures, and algorithmic problem-solving techniques. This course enhances the skills needed to design, develop, and manage data pipelines that support data-driven organizations.
Software Engineer
Software Engineer
Software Engineers design, develop, and maintain software applications, with Python being a popular choice for web development, data analysis, and machine learning applications. The Programación en Python II course reinforces the Python programming skills crucial for Software Engineers. Additionally, the focus on data structures will aid in designing and developing efficient and scalable software applications.
Business Intelligence Developer
Business Intelligence Developer
A Business Intelligence Developer utilizes data to create solutions that improve business performance, and should have a strong understanding of Python. The course, Programación en Python II, provides a basis in Python programming and strengthens knowledge of data structures. With these skills, individuals will be able to more efficiently analyze and visualize complex data, enhancing their ability to make informed decisions.
Full-Stack Developer
Full-Stack Developer
Full-Stack Developers are responsible for both the front-end and back-end development of web applications, with Python commonly used for back-end development. The Programación en Python II course strengthens the Python programming and data handling skills essential for back-end development. Familiarity with data structures is also crucial for managing and processing data efficiently within web applications.
Statistician
Statistician
Statisticians analyze and interpret data to provide insights and make predictions. Proficiency in Python is increasingly important for Statisticians, and the Programación en Python II course provides a solid foundation. By mastering Python programming and data structures, individuals will be well-equipped to collect, clean, and analyze data, enabling them to derive meaningful insights and make informed decisions.
Quantitative Analyst
Quantitative Analyst
Quantitative Analysts use mathematical and statistical models to analyze data and make investment decisions. Python is commonly utilized for data analysis and modeling in this role. The Programación en Python II course aligns with these requirements by providing a strong foundation in Python programming and data structures. Mastering these concepts is crucial for effectively managing and analyzing complex financial data, enabling individuals to make informed investment decisions.
Web Developer
Web Developer
Web Developers leverage Python for back-end web development and data analysis. The Programación en Python II course strengthens the Python programming skills essential for Web Developers. Additionally, the focus on data structures will aid in designing and developing efficient and scalable web applications.
Research Scientist
Research Scientist
Research Scientists leverage Python for data analysis, modeling, and simulation in various scientific domains. The Programación en Python II course provides a strong foundation in Python programming, data structures, and algorithmic problem-solving techniques. This knowledge is essential for conducting research, analyzing data, and developing innovative solutions to complex scientific problems.
Systems Analyst
Systems Analyst
Systems Analysts design and implement computer systems to meet business needs. A solid understanding of Python is beneficial in this role, and the Programación en Python II course provides a comprehensive foundation. Familiarity with data structures is also important for effectively managing and organizing data within complex systems.
Data Architect
Data Architect
Data Architects design and manage data architectures for organizations. Proficiency in Python is becoming increasingly important in this role, and the Programación en Python II course offers a solid foundation. By mastering Python programming and data structures, individuals will be well-equipped to design, implement, and manage efficient and scalable data architectures that support data-driven decision-making.
Artificial Intelligence Engineer
Artificial Intelligence Engineer
Artificial Intelligence Engineers develop and implement AI solutions to solve complex problems. Python is widely used in this field for machine learning, deep learning, and natural language processing. The Programación en Python II course reinforces the Python programming and data handling skills critical for Artificial Intelligence Engineers. Familiarity with data structures is also beneficial for managing and analyzing large datasets within AI applications.
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Este libro proporciona una colección de recetas y soluciones para problemas comunes de programación en Python. Cubre una amplia gama de temas, desde la manipulación de cadenas hasta la programación concurrente.
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Este libro proporciona una guía avanzada para Python. Cubre temas avanzados como decoradores, generadores y metaprogramación.
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Este libro proporciona una introducción completa a Python. Cubre los conceptos básicos de Python, como variables, funciones y estructuras de datos.
Este libro proporciona una introducción práctica a la automatización de tareas con Python. Cubre temas como la manipulación de archivos, el raspado web y la interacción con aplicaciones.
Este libro proporciona una introducción rápida a Python. Cubre los conceptos básicos de Python, como variables, funciones y estructuras de datos.
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Este libro proporciona una introducción completa a Python. Cubre los conceptos básicos de Python, como variables, funciones y estructuras de datos.
Este libro proporciona una introducción completa a Python. Cubre los conceptos básicos de Python, como variables, funciones y estructuras de datos.
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Este libro proporciona una introducción completa a Python. Cubre los conceptos básicos de Python, como variables, funciones y estructuras de datos.
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Via
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Institution
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Instructors
Valeria Herskovic
Cristian Ruz
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Español
Good to know
Diseñado para principiantes que buscan comprender los conceptos básicos de las estructuras de datos
Cubre tipos de datos secuenciales y no secuenciales, así como conceptos de programación orientada a objetos
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