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Programación en Python II

aprendiendo a estructurar datos

Valeria Herskovic, Cristian Ruz, and Jorge Muñoz Gama

4.7

Based on 83 ratings

, see reviews

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.

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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What's inside

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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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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Reviews summary

Programación python intermedia: estructuras y poo

Según los estudiantes, este curso ofrece una sólida continuación para quienes ya dominan los conceptos básicos de Python, siendo fundamental para programadores intermedios. Se destaca por la claridad con la que se explican temas complejos como la programación orientada a objetos (POO) y la recursión. Muchos encuentran que los ejercicios prácticos son desafiantes y efectivos para afianzar el conocimiento. Sin embargo, algunos señalan que el ritmo puede ser rápido si no se practica Python activamente, y una minoría esperaría más aplicaciones reales o un enfoque más profundo en la eficiencia de algoritmos. Es un curso bien estructurado que te prepara para retos avanzados.

Requiere una base sólida de Python previa.

"Demasiado avanzado para ser un 'nivel II'. Asumo que se requiere una base muy sólida que no se menciona."

"Este curso es fundamental para quien quiera dominar Python más allá de lo básico... Lo recomiendo ampliamente para programadores intermedios."

"El curso cubre temas importantes, pero la velocidad es un poco alta para alguien que no está programando activamente..."

Proporciona desafíos que consolidan el aprendizaje.

"Las tareas son desafiantes pero te obligan a pensar."

"Muy buen contenido sobre estructuras de datos... Quizás algunos ejercicios podrían ser un poco más variados, pero en general, muy útil."

"Los ejercicios propuestos son clave para afianzar el conocimiento."

"Los ejercicios son un desafío adecuado."

Destaca por su tratamiento detallado de POO y recursión.

"Los conceptos de OOP y recursión se explican de forma clara y con ejemplos prácticos en Python."

"La explicación de objetos y clases es sublime. Me ayudó a entender mejor cómo organizar mi código."

"Me gustó la profundidad con la que se trató la recursión. Es un tema que siempre me ha costado..."

"POO y recursión son los puntos fuertes. Altamente recomendado para avanzar en Python."

Las explicaciones de conceptos complejos son muy claras.

"Los conceptos de OOP y recursión se explican de forma clara y con ejemplos prácticos en Python."

"La explicación de objetos y clases es sublime. Me ayudó a entender mejor cómo organizar mi código."

"Me gustó la profundidad con la que se trató la recursión... aquí lo desglosaron muy bien."

"La calidad del curso es excelente. El contenido es relevante y las explicaciones muy claras."

Algunos desean más aplicaciones prácticas y análisis de eficiencia.

"Esperaba más aplicaciones prácticas de las estructuras de datos... Sentí que era muy teórico en algunos puntos..."

"Interesante, pero me hubiera gustado ver más sobre eficiencia de algoritmos relacionada con las estructuras de datos."

"Sería genial si hubiera más casos de uso real, pero entiendo que es un curso introductorio a estos conceptos."

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 II: aprendiendo a estructurar datos with these activities:

Revisar conceptos básicos de estructuras de datos

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Revisar los conceptos básicos de estructuras de datos reforzará tu comprensión de las estructuras de datos secuenciales que se cubrirán en el curso.

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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

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Resolver ejercicios sobre estructuras de datos secuenciales te ayudará a consolidar tu comprensión y mejorar tus habilidades prácticas.

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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

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Amplía tus conocimientos sobre estructuras de datos explorando tutoriales y documentación adicional.

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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

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Participar en sesiones de práctica con compañeros

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Mejore su comprensión trabajando con compañeros para resolver problemas, compartir ideas y aprender unos de otros.

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Formar un grupo de estudio
Establecer un horario regular
Prepararse para las sesiones
Participar activamente

Ejercicios de codificación

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Refuerza los conceptos aprendidos en el curso resolviendo ejercicios de codificación prácticos que involucren estructuras de datos.

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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

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Refuerce su comprensión de las estructuras de datos secuenciales, como listas, tuplas, stacks y colas, revisando tutoriales en línea o en libros.

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Identificar tutoriales relevantes
Seguir los pasos del tutorial
Practicar con ejemplos

Sesiones de estudio grupal

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Colabora con compañeros para discutir conceptos de estructuras de datos, resolver problemas y mejorar la comprensión.

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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

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Participar en sesiones de estudio con compañeros fomenta la colaboración, el apoyo mutuo y fortalece la comprensión de los conceptos.

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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.

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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.

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 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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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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Reading list

We've selected nine 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 II: aprendiendo a estructurar datos.

Head First Design Patterns

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Este libro proporciona una introducción práctica a los patrones de diseño. Cubre una amplia gama de patrones de diseño, desde patrones de creación hasta patrones de estructura y comportamiento.

(English) Head First Design Patterns: Building Extensible and...

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