Diplomado en Programación y Aplicaciones de Python

Docente(s): Jaime Navón

Unidad academica responsable: Escuela de Ingeniería

Requisitos: Sin Prerrequisitos 

Créditos: 4

Horas totales: 75 | Horas directas: 35 | Horas indirectas: 40

Descripción del curso

Quienes trabajan en Ciencia de Datos saben que el manejo de la programación en lenguaje Python es una necesidad. Pero este lenguaje puede ser usado no solo en ese dominio sino como una herramienta multipropósito general. En este curso aprenderás a plantear la solución de un problema en términos algorítmicos y a expresarlo mediante este lenguaje de programación usando entre otros variables, control de flujo, estructuras de datos y funciones.

Al finalizar el curso, serás capaz de desarrollar tus propios programas en Python y de seguir explorando para construir nuevos programas y cada vez más complejos. Este curso es el primer paso para convertirte en un/a profesional con habilidades básicas de programación.

La metodología de enseñanza y aprendizaje para este curso online consiste en técnicas metodológicas activas, donde el participante puede interactuar con sus pares y profesor-tutor a través de los recursos tecnológicos que provee la plataforma educativa virtual provista para el curso.

Resultados de aprendizaje

1. Identificar conceptos y operaciones básicas de programación, tales como variables, funciones, operadores lógicos.
2. Utilizar los comandos de control de flujo y los ciclos para la dirigir y repetir eficientemente un conjunto de operaciones básicas.
3. Emplear elementos básicos como tipos de archivos (.txt, csv), tipos de datos (texto, entero, decimal, listas), etc en el procesamiento de datos.
4. Aplicar conceptos y herramientas básicas de programación, como lectura, escritura de archivos y edición masiva de datos, resolviendo problemas reales relacionados con el procesamiento de datos.
5. Desarrollar programas en el lenguaje de programación Python que permitan resolver problemas sencillos.

Contenidos: 

• Módulo 1: Introducción a la programación
  • Motivación
  • De los datos a la información
  • Datos, Información y Programación ¿Cómo conviven hoy estos elementos en el mundo laboral?:
  • ¿Qué es la programación?
  • Aplicaciones prácticas
  • La programación en el mundo laboral y cómo debe convertirse en un hábito
  • Secuencias de comandos en Python
  • Operaciones básicas
  • Creación y asignación de variables
  • Operaciones lógicas
• Módulo 2: Control de Flujo
  • Control de Flujo:
    • If
    • Else
    • Elif
    • Uso en conjunto
  • Ciclos:
    • While
    • For
• Módulo 3: Tipos de datos y funciones
  • Tipos de datos: Enteros, decimales, textos y listas.
  • “Strings”
    • ¿Qué es un string?
    • Funciones básicas de un string
    • Funciones avanzadas de un string
  • Funciones
    • ¿Qué es una función?
    • ¿Por qué ocupar funciones?
    • Declaración y uso de funciones.
  • Listas
    • Creación de listas
    • Obtener elementos
    • Añadir elementos o quitar elementos
    • Operaciones sobre listas
• Módulo 4: Procesamiento de datos
  • Listas de listas
  • Archivos
    • Cómo se interactúa con archivos y para qué sirven
    • Leer archivos
    • Escribir archivos
  • Procesamiento de datos
    • Carga masiva
    • Edición masiva
    • Ejemplos prácticos
• Módulo 5: Diccionarios y Tuplas
  • Listas y listas de listas
  • Manipulación de listas
  • Funciones sobre listas
  • Diccionarios
  • Operaciones sobre diccionarios
  • Aplicaciones de diccionarios
  • Aplicaciones con listas y diccionarios
  • Tuplas como tipo de dato inmutable
  • Operaciones sobre tuplas
  • Combinando listas, tuplas y diccionarios
• Módulo 6: Funciones
  • Concepto de función
  • Definición de funciones
  • Parámetros y valores de retorno
  • Importación y llamado de módulos
  • Invocación de funciones y scope
  • Parámetros con nombre y parámetros por defecto
  • Funciones recursivas
  • Aplicación de funciones

Estrategias metodológicas

• Aprendizaje autónomo asincrónico estructurado en 6 módulos 
• Clases expositivas  
• Foros 
• Estudio de caso  

Estrategias evaluativas

• 3 controles individuales sobre los contenidos del curso - 13,3% (c/u). Total = 40%. 
• 3 miniproyectos: Miniproyecto 1: se pondrán en práctica los conceptos de: control de flujo, manejo de strings y recepción de input. - 15%. Miniproyecto 2: se pondrán en práctica los conceptos de programación en Python con listas y funciones. - 15%. Miniproyecto 3: se pondrán en práctica el concepto de programación en Python referida a diccionarios, funciones y archivos. - 30%. Total = 60%.

Docente(s): Cristián Ruz

Unidad academica responsable: Escuela de Ingeniería

Requisitos: Sin Prerrequisitos 

Créditos: 3

Horas totales: 48 | Horas directas: 24 | Horas indirectas: 24

Descripción del curso

Este curso entrega habilidades de programación de un nivel intermedio con el lenguaje Python incluyendo los conceptos fundamentales de la programación orientadas a objetos . Se estudian primero las estructuras básicas de manejo de datos existentes del lenguaje para luego presentar estructuras no secuenciales mas complejas desde una perspectiva de las ventajas y recomendaciones de uso para cada uno. Finalmente se introduce al alumno en el uso de bibliotecas existentes.

Resultados de aprendizaje

1. Aplicar conceptos de programación orientada a objetos para construir programas de mediana complejidad.
2. Diseñar un programa de modo que pueda ser extendido y modificado más adelante.
3. Aplicar técnicas avanzadas del lenguaje como decoradores y generadores.
4. Conocer las estructuras de datos más comunes.
5. Utilizar módulos y paquetes existentes.

Contenidos: 

• El ciclo de desarrollo de software.
• Programación orientada a objetos.
• Clases, métodos y atributos.
• Herencia y delegación.
• Módulos y paquetes.
• Manejo de errores y excepciones.
• Estructuras de datos.
• Los dataframes de Pandas.
• Decoradores y Generadores.

Estrategias metodológicas:

• Sesiones expositivas, donde se presentan conceptos, aspectos teóricos y aplicaciones de ejemplo.
• Ejercicios prácticos aplicando conceptos vistos en clases.
• Clases expositivas 
• Clases prácticas 

Estrategias evaluativas:

• Evaluación escrita de conceptos - 20%
• Desarrollo de tareas de programación - 80%

Docente(s): Jaime Navón

Unidad academica responsable: Escuela de Ingeniería

Requisitos: Sin Prerrequisitos 

Créditos: 3

Horas totales: 48 | Horas directas: 24 | Horas indirectas: 24

Descripción del curso

En este curso se estudian los conceptos fundamentales asociados a las bases de datos, y a interactuar con un motor de bases de datos real, mediante el lenguaje standard SQL, para luego aprender cómo conectarse a un motor de bases de datos desde un programa Python para extraer y manipular la información. Finalmente, se aborda la interacción, también desde Python, con un motor de la categoría NoSQL como MongoDB o similar.

Resultados de aprendizaje

1. Comprender qué es una base de datos y las distintas características de los modelos de datos disponibles.
2. Construir un modelo de datos relacional o un modelo de datos de documentos.
3. Formular consultas SQL simples.
4. Extraer información desde bases de datos relacionales y de documentos.
5. Escribir programas en Python que interactúen con bases de datos.

Contenidos: 

• Conceptos Fundamentales.
• El modelo relacional.
• El lenguaje de consultas estándar SQL.
• Interacción con una base de datos relacional a través de la API standard de Python.
• Interacción con una base de datos relacional con ayuda de un ORM: SQLAlchemy.
• El modelo de documentos.
• Interacción con una base de datos de documentos desde un programa Python.

Estrategias metodológicas:

• Sesiones expositivas, donde se presentan conceptos, aspectos teóricos y aplicaciones de ejemplo.
• Ejercicios prácticos aplicando conceptos vistos en clases.
• Clases expositivas
• Clases prácticas

Estrategias evaluativas:

• Evaluación escrita de conceptos - 20% 
• Desarrollo de tareas de programación - 80%

Docente(s): Francisco Pérez 

Unidad academica responsable: Escuela de Ingeniería

Requisitos: Sin Prerrequisitos 

Créditos: 3

Horas totales: 48 | Horas directas: 24 | Horas indirectas: 24

Descripción del curso

Python se ha convertido en una de las herramientas fundamentales para los profesionales que trabajan en Ciencia de Datos. Este curso entrega los conocimientos fundamentales de aprendizaje de máquina y las habilidades para utilizar algunas de las librerías mas relevantes que se usan en este contexto.  

Resultados de aprendizaje

1. Conocer las problemáticas y técnicas asociadas a la Ciencia de Datos y al Aprendizaje de Máquina.
2. Comprender las principales librerías Python orientadas al análisis y visualización de datos.
3. Aplicar las principales librerías Python orientadas al aprendizaje de máquina en set de datos reales.
4. Implementar programas en Python basados en técnicas de aprendizaje de máquina.

Contenidos: 

•  Introducción al lenguaje de programación en Python y sus aplicaciones en ciencia de datos.
• Análisis estadístico y representación de datos.
• Librerías Python orientadas al análisis y visualización.
• Extracción y almacenamiento de datos (Web scraping, Archivos, Json).
• Algoritmos de aprendizaje de máquina (supervisado y no supervisado) en Python.
• Modelos de aprendizaje en Python.
• Selección de modelos.
• Librerías Python orientadas al aprendizaje de máquina.
• Aplicación a problemas reales de ciencia de datos.

Estrategias metodológicas:

• Sesiones expositivas, donde se presentan conceptos, aspectos teóricos y aplicaciones de ejemplo.
• Ejercicios prácticos aplicando conceptos vistos en clases.
• Clases expositivas
• Clases prácticas

Estrategias evaluativas:

• Evaluación escrita de conceptos - 20% 
• Desarrollo de tareas de programación - 80%