Curso completo de Python 3 de la A a la Z - 2022 +50 horas!

Aprende Python 3 como un profesional empezando por las bases hasta programar tus propios algoritmos o juegos completos

4.67 (1961 reviews)
Udemy
platform
Español
language
Programming Languages
category
14,489
students
55 hours
content
Oct 2023
last update
$79.99
regular price

What you will learn

Aprenderás a usar las últimas versiones de Python 3 de forma profesional

Aprenderás funcionalidades avanzadas de Python como los módulos de tratamiento de ficheros o los formatos de timestamps

Entenderás conceptos más avanzados como los decoradores.

Crearás un proyecto final de programación: el juego del Scrabble en Python!

Aprenderás a utilizar todos los conceptos de Programación Orientada a Objetos con clases!

Entenderás como sacarle el máximo provecho tanto a los Notebooks de Google Colab como a crear ficheros y módulos en scripts .py!

Tendrás un conocimiento 100% funcional de Python desde las bases de la programación hasta los aspectos más avanzados!

Aprenderás todos los tipos de datos básicos y estructuras de datos que tienes disponibles en Python, incluídas las listas, diccionarios, tuplas o arrays

Dominarás todas las librerías necesarias para luego cursar ML o IA con éxito, incluidas pandas, numpy, math, cmath, matplotlib, seaborn, csv, os y muchas más!

Dominarás todos los conceptos de programación con Python 3 de la A a la Z

Description

La aventura de Piratas que ya ha enseñado a programar a miles de personas en todo el mundo en castellano.


Te presentamos nuestro curso de Python 3, completo de la A la Z. Aprenderás desde la base y llegarás posteriormente a temas más complejos.

¡Conviértete hoy mismo en un programador de Python y aprende una de las habilidades más solicitadas por las empresas que buscan empleados bien cualificados en este 2021!

Los Data Scientist ganan en promedio más de 100.000$ al año ya sea trabajando en empresas o como consultores externos. Sus portfolios de trabajos previos son su mejor arma para captar nuevos clientes y destacar como analistas de datos. Sin embargo, los datos no se analizan a mano, y el lenguaje de programación de Python se ha convertido en un requisito indispensable para aplicar algoritmos de Machine Learning o de Inteligencia Artificial como los que vemos en los cursos más avanzados. La programación con Python 3 se ha convertido en una habilidad importantísima para conseguir mejores trabajos en el siglo XXI.

¡Este es el curso más completo, pero manteniendo la simplicidad para que aprender una tecnología como Python sea accesible para todos los estudiantes, para el lenguaje de programación Python en Udemy! Ya sea que nunca hayas programado antes, o bien ya conozcas la sintaxis básica o tal vez quieras aprender sobre las funciones avanzadas de Python, ¡este curso es sin duda para ti! En este curso te enseñaremos Python 3 desde lo más básico hasta convertirte en un experto capaz de programar lo que quieras.

Y es que Python es el lenguaje de programación ideal para iniciarte en el mundo del machine learning y del Data Science. Incluso, si eres de los que ha intentado aprender programación en la Universidad Python, es de los lenguajes más ampliamente extendidos, y no solo en Machine Learning o en Data Science, si no también su variante, Django para el mundo de la programación web.

Una gran cantidad de clases y ejercicios

¡Con más de 300 clases, 50 tareas de ejercicios y más de 50 horas de vídeo, este curso integral no dejará ningún concepto sin tratar! ¡Nuestro curso incluye por supuesto cuestionarios, pruebas, ejercicios de programación, desafíos y tareas finales de programación, así como un mega proyecto final para crear un todo un portfolio de conocimientos prácticos en Python!

Aprende a usar Python para tareas del mundo real, como trabajar con archivos y ficheros de texto, leer archivos de CSV o JSON, crear estructuras de datos, cargar y representar los datos necesarios para un análisis exploratorio en Data Science y mucho más.

Este curso te enseñará Python de una manera práctica, y además acompañando a cada una de las clases tienes la explicación práctica de conceptos diferente de programación en Python, junto con un notebook con todo el código programado correspondiente a esa clase. ¡Aprende de la manera que sea mejor para ti: viendo el vídeo, programando desde cero o repasando el script ya creado mientras escuchas el audio del vídeo!

Y para que aprendas divirtiéndote, hemos preparado una aventura de Pyratas, donde acompañarás a Pyratilla a convertirse en el terror de todos los mares mientras aprende a llevar las finanzas de su barco, conseguir una tripulación, batir a enemigos con su espada y lo mejor de todo: programándolo todo en Python 3 de la A a la Z!!! Te garantizo que no te quedarás indiferente con la metodología que hemos preparado para ti! Y sin duda alguna, al apuntarte a alguno de nuestros cursos de Machine Learning o de Data Science, tendrás esa habilidad de programación necesaria para perderle de una vez el miedo al código.

Además, para evitar tener problemas de instalación, o que tu ordenador no sea lo bastante potente y que puedas seguir el curso independientemente de tu sistema operativo, ya sea Linux, MacOS o Windows, utilizaremos la avanzada tecnología de Google Colab, de modo que no tendrás que usar los recursos de tu ordenador si no que con una cuenta de gmail gratuita tendrás todo listo para poder trabajar estés donde estés.

Durante nuestro curso cubriremos una amplia variedad de temas:

  • Qué es Python y por qué es tan popular para Data Science

  • Conceptos básicos de la línea de comandos en bash

  • Cómo ejecutar código de Python en Google Colab

  • Tipos de datos numéricos int y floats

  • Strings y cómo se utilizan

  • Listas

  • Diccionarios

  • Tuplas

  • Conjuntos

  • Formato de impresión de datos

  • Funciones

  • Ámbito de visibilidad

  • Argumentos de entrada y valores de retorno

  • Funciones universales

  • Depuración y manejo de errores y excepciones

  • Módulos integrados y módulos externos creados por ti mismo

  • Programación orientada a objetos

  • Herencia

  • Polimorfismo

  • Entrada y Salida de archivos

  • Métodos avanzados

  • Los módulos pandas, numpy, math y cmath para carga y manejo de datos

  • Los módulos matplotlib y seaborn para representación gráfica de información

  • Los módulos csv y os para carga y manejo de datos

¡Además, obtendrás acceso de por vida a más de 300 clases con sus notebooks correspondientes para cada tema de cada clase!

¡Por si fuera poco, este curso viene con una garantía de devolución de dinero de 30 días! Si no estás satisfecho de alguna manera, recuperarás todo tu dinero, así que tienes riesgo nulo. Además, tendrás acceso a los notebooks como agradecimiento por probar el curso.

Entonces,¿ a qué estás esperado? Aprende Python de una manera que hará avanzar tu carrera profesional y aumentará tus conocimientos y opciones de ser contratado gracias a dominar esta nueva habilidad, ¡todo de una manera divertida y práctica!

Content

Te damos la bienvenida

¡Bienvenido al curso, estudiante!
No valores antes de tiempo
Consejos para disfrutar aprendiendo en Udemy

Tema 0 - Antes de empezar

La herramienta del curso: Google Colaboratory
La sintaxis del texto utilizando markdown
Pyratilla y su historia

Tema 1 - Python básico

El concepto de Variable
Palabras clave en Python
Declaración de multiples variables
Operaciones con variables de tipo numérico
Cómo hacer comentarios
La función import
Python básico

Tema 2 - Números en Python

Tipos de números en Python
Operaciones aritméticas
Orden de las operaciones aritméticas
Números complejos: definición y operaciones
Conjugado, módulo, argumento, unidad imaginaria y otras representaciones
El plano complejo
Números complejos en Python
Números en Python

Tema 3 - Strings en Python

Variable de tipo string
Los string literals
Concatenación de strings
Repetición de strings
La función print()
Ejercicio: Concatenando y repitiendo strings para cantar ¡Cumpleaños feliz!
Las funciones str, format y los saltos de línea y tabulaciones
Substrings
Métodos para trabajar con strings
Más funciones con las que trabajar con strings
Ejercicio: Obtener substring eliminando palabra introducida por usuario
Ejercicio: Personalizando la canción Cumpleaños Feliz
Ejercicio: Combinando input() y print()
Ejercicio: Devolver la edad dado el año de nacimiento y el año actual
Strings en Python

Tema 4 - Operadores de decisión

Variables booleanas
Tablas de verdad: Negación, conjunción y disyunción
Negación, conjunción y disyunción en Python
Operadores de comparación
Múltiples comparaciones simultáneas
Las comparaciones en strings
Métodos booleanos de strings
El operador de decisión if
Ejercicio: Comprobando si un string contiene espacios en blanco
El operador de decisión else
Ejercicio: Resolviendo ecuaciones de primer grado
El operador de decisión elif
El operador ternario
Ejercicio: Comprobar si un número es par o impar
Ejercicio: Comprobando si un punto (x, y) pertenece al cuadrado unidad
Operadores if y else anidados
Ejercicio: Comprobar si un año es bisiesto
Operadores de decisión

Tema 5 - Operadores de iteración

El bucle while
Ejercicio: Recorrer una frase y contar cuantas vocales tiene
El comando break
Ejercicio: Utilizando el comando break
Combinación while ... else
Ejercicio: Practicando la combinación while ... else
Ejercicio: Rueda de letras
El bucle for
Ejercicio: Invirtiendo un string
La función range
Ejercicio: Suma de términos de una progresión aritmética
El comando continue
Ejercicio: Utilizando el comando continue para eliminar una letra de un string
Ejercicio: Combinando for con break y continue
Bucles anidados
Operadores de iteración

Tema 6 - Estructuras de datos: Listas

Introducción a listas
Elementos de una lista
Ejercicio: Añadiendo elementos por teclado a una lista
Bucles con listas
Concatenación y repetición de listas
Listas anidadas
Más métodos de listas
Ejercicio: Eliminando un elemento indicado por el usuario
Ejercicio: Ordenando elementos de una lista creada por el usuario
Conversión a listas
Ejercicio: Convirtiendo los números impares del 0 al 30 a lista
Matrices con listas
Ejercicio: Creando manualmente una matriz 4x4
Ejercicio: Suma de matrices dadas por el usuario
Ejercicio: Producto de matrices dadas por el usuario
Matrices con numpy
Ejercicio: Introduciendo matriz n x m manualmente con numpy
Ejercicio: Suma de matrices numpy dadas por el usuario
Ejercicio: Producto de matrices numpy dadas por el usuario
Estructuras de datos: Listas

Tema 7 - Estructuras de datos: Diccionarios

Introducción a diccionarios
Elementos de un diccionario
Ejercicio: Crear un diccionario por teclado
Tamaño de un diccionario
Bucles con diccionarios
Diccionarios y listas
Ejercicio: Diccionario de listas
Más métodos de diccionarios
Ejercicio: Eliminando la clave elegida por el usuario
Construyendo diccionarios con dict()
Ejercicio: Diccionario y DNI
Ejercicio: Diccionario de apariciones de caracteres
Estructuras de datos: Diccionarios

Tema 8 - Estructuras de datos: Conjuntos

Introducción a conjuntos
Subconjuntos
Operaciones con conjuntos
Elementos de un conjunto
Tamaño de un conjunto
Bucles y conjuntos
Más métodos de conjuntos
Ejercicio: Letras que aparecen en una frase
Ejercicio: Intersección de letras de 2 palabras
Ejercicio: Diferencia simétrica de dos conjuntos
Ejercicio: Criba de Eratóstenes
Ejercicio: Elemento máximo de un conjunto
Estructuras de datos: Conjuntos

Tema 9 - Estructuras de datos: Tuplas

Introducción a tuplas
Elementos de una tupla
El método unpacking
Concatenación y repetición de tuplas
Tamaño de una tupla
Bucles y tuplas
Tuplas y el resto de estructuras de datos
La función zip

Tema 10 - Funciones en Python

El concepto de función
Ejemplo 1 - Sin inputs ni outputs
Ejemplo 2 - Sin inputs, pero con outputs
Ejemplo 3 - Con inputs, pero sin outputs
Ejemplo 4 - Con inputs y outputs
Parámetros de una función
Número de argumentos arbitrario
Número arbitrario de claves de argumento
Parámetros por defecto
Docstring
Variables locales vs variables globales
Paso por copia vs. paso por referencia
Funciones más complejas
Ejemplo 5 - Signo de un número real
Ejemplo 6 - Tablas de multiplicar
Ejemplo 7 - Contiene la letra a
Funciones recursivas
Ejemplo 8 - La sucesión de Fibonacci
Funciones helper

Tema 11 - Funciones Lambda

Funciones Lambda
Ejemplos
Filter
Reduce
Map
Sorted
Una introducción a la generación de números aleatorios

Tema 12 - Dataframes con el módulo pandas

Introducción a los dataframes
Ejemplo 1 - Dataframe a partir de un diccionario
Ejemplo 2 - Dataframe a partir de lista de listas
Ejemplo 3 - Cambiando el nombre de las filas
Ejemplo 4 - Dataframe a partir de lista de diccionarios
Ejemplo 5 - Dataframe usando zip()
El método .from_dict()
Dimensiones de un dataframe
Seleccionando columnas
Seleccionando filas
Seleccionando elementos
Métodos de dataframes
Bucles y dataframes
Los ficheros CSV y su papel en el análisis de datos
Cargando csv desde la carpeta de Google Drive
Cargando csv a partir de url
Los ficheros JSON y su carga con pandas
Tratamiento de los datos faltantes
Filtrando dataframes
Las Series de pandas

Tema 13 - Programación Orientada a Objetos en Python

Clases
Mi primera clase en Python
El método constructor
El método destructor
Métodos de una clase
Métodos de instancia
Métodos estáticos
Métodos de clase
Propiedades
Clase inheritance
Single inheritance
Sobreescribiendo métodos
El método .super() en single inheritance
Múltiple inheritance
El método .super() en multiple inheritance
Polimorfismo

Scripts y Módulos en Python

Scripts
Creando un script de Python
Importando un script de Python
Módulos
Importando un módulo de Python
Renombrando un módulo
Variables en un módulo
Módulos de Python
La función dir()

Módulos de Python: math y cmath

El módulo math
Constantes del módulo math
Métodos. Parte entera de un número
Métodos. Aritmética
Métodos. Potencias y logaritmos
Métodos. MCD y MCM
Métodos. Combinatoria
Métodos. Valor absoluto y signo
Métodos. Funciones trigonométricas
Métodos. Funciones hiperbólicas
Métodos. Funciones de clasificación
Métodos. Funciones especiales
El módulo cmath
Constantes del módulo cmath
Métodos. Coordenadas polares
Métodos. Potencias y logaritmos
Métodos. Funciones trigonométricas
Métodos. Funciones hiperbólicas
Métodos. Funciones de clasificación

Módulos de Python: numpy

Introducción a numpy
Creando arrays con numpy
Dimensiones de un array
Shape de un array
Reshape de un array - Ejemplo 1
Reshape de un array - Ejemplo 2
Reshape de un array - Ejemplo 3
Reshape con dimensión desconocida
Elementos de un array
Concepto de slicing
Filtrando arrays
Tipos de datos en numpy
Copias y views de arrays
Arrays y bucles
Bucles con .nditer() y .ndenumerate()
Concatenación de arrays
Concatenación con el método .stack()
Concatenando por filas, por columnas y por profundidad
Dividiendo arrays 1D
El método .split()
Dividiendo arrays 2D
Divisiones por filas, columnas y por profundidad
Buscando elementos en un array
El método .searchsorted()
Ordenando arrays
El módulo random
Arrays aleatorios
Elegir un elemento aleatorio de un array
Permutaciones aleatorias
Funciones universales
Funciones de aritmética
Funciones de redondeo
Funciones de sumas y diferencias
Funciones de productos
Funciones de logaritmos
Funciones de MCM y MCD
Funciones de trigonometría e hiperbólicas
Conjuntos en numpy

Representación gráfica en Python

Preparativos del tema
Colores
Nube de puntos con matplotlib.pyplot
Line plot con matplotlib.pyplot
Gráfico de barras con matplotlib.pyplot
Gráfico de sectores con matplotlib.pyplot
Histograma con matplotlib.pyplot
El módulo datetime
Creando objetos datetime y formato
Series temporales con matplotlib.pyplot
El módulo seaborn
Nube de puntos con seaborn
Line plot con seaborn
Gráfico de barras con seaborn
Histograma con seaborn
Gráfico de densidad con seaborn
Investiga por ti mismo: el gráfico con displot de seaborn
Box plot con seaborn
Múltiples plots en uno con .subplot
Ejemplo 1
Añadir títulos a los subplots
Múltiples plots en uno con .add_subplot()
Ejemplo 2
Múltiples plots en uno con seaborn
Grafos con networkx
Añadiendo nodos
Añadiendo aristas
Eliminando nodos y aristas
Representando grafos

Trabajando con archivos txt en Python

Leyendo el primer txt
Leyendo parcialmente un archivo
Leyendo un archivo línea a línea
Escribiendo un archivo txt
Creando un txt vacío
Sobrescribiendo un archivo txt existente
Eliminando archivos
Eliminando carpetas
Leyendo csv con open()
Cambiando el separador
Eliminando espacios adicionales
Comillas en las entradas
Dialectos
Diccionarios y csv - lectura
Escribiendo csv
Diccionarios y csv - escritura

Errores y excepciones en Python

Errores y Excepciones
Errores de sintaxis
Excepciones
Excepciones de Python
Manejo de excepciones
try / except
try / finally
assert
raise
with / as

Proyecto Final

Presentación del proyecto final
Ejemplo de cómo se verá el proyecto final

Mejoras del Proyecto Final

Clase Bonus: El final del viaje

Clase Bono

Screenshots

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Reviews

Cesar
November 5, 2023
Por que aborda temas a profundidad, desglosando desde lo más básico e incrementando el nivel de acuerdo con lo que se va viendo, además las sesiones de ejercicios dejan más claro las aplicaciones de lenguaje.
Jose
October 29, 2023
Un curso buenisimo, claro, completo y muy bien documentado. Totalmente recomendable para aprender Python
Ramiro
October 22, 2023
Es un excelente curso que pasa por todas las temáticas necesarias para aprender el lenguaje. Repasa muchas librerías importantes y todo lo explica con detalle y claridad. Es excelente! Por eso la duración. Gracias!
Juan
June 17, 2023
Incluso las primeras secciones si ya sabes programar son fantásticas para repasar. Voy avanzando estoy muy contento.
Jorge
June 5, 2023
Este curso fue una gran elección, aprendí bastante y puedo impulsar mi carrera con ello. Seguiré tomando cursos de Juan Gabriel
Reinaldo
May 29, 2023
Me parece que el curso es muy completo y con todo muy detallado. Profundiza temas centrados a la ciencia de datos y te prepara para tomar otros cursos de temas mas complejos. Muy contento y satisfecho con este curso.
Gilberto
May 16, 2023
AAAAH! NÚMEROS COMPLEJOS! jsjsjjsjs, me hace feliz ver que exíste algo de matemáticas en el curso, me da la impresión de que serán muy útiles en el futuro. <3 pero.... AAAAAAHHHHHHHHH!
José
May 9, 2023
Indudablemente que estoy muy contento con este maravilloso curso, que literalmente me volo la cabeza. Los felicito Juan Gabriel y María, en verdad que esta muy bien armado y se siente la motivación, la pasión con la que construyeron cada capítulo. Espero tomar más curso con Uds. ya sea en UDEMY o en Frogamos. Yo tengo 52 años, muy alejado de la computación e informática y este curso, que no fue fácil para mi, representa un gran logro en vida - Así de importante. Saludos Saludos y espero
Lucas
May 5, 2023
Estoy llegando casi al final y me pareció normal y que podía estar mucho mejor. Lo de pyratilla ni lo toqué, parece una actividad para nenes de 7 años. La sección de números complejos!??!??!?! Se supone que es un curso de programación, no de matemáticas, no tiene sentido aprender eso, no solo porque no tenga que ver con programar, si no porque realmente no se usa para trabajar. No tiene una aplicación en la vida real. Se sobreentiende que el profesor también es profe de mates pero para qué meter eso acá? Por otro lado, nombrar cada dos clases que con python se pueden hacer muchas cosas machine learning no suma nada y hasta cansa. Los ejercicios creo que están bien y la forma de hablar muy lenta, por suerte está la opción de 2x. No volvería a hacer un curso en Udemy, demasiado largos. Hay cursos completos en youtube que no pasan las 15 horas y este es de 55 y solo se ve lo básico ._.
Manuel
May 4, 2023
Los temas están muy bien explicados y tratados en profundidad. Los ejercicios ayudan a asentar conocimientos.
Konny
May 1, 2023
Los cursos creados por creados por Juan Gomila son muy buenos, tengo algunos anteriores, y por ese motivo compré éste a pesar de que use algunos tacos al hablar. Sin embargo, no puedo decir lo mismo de María ya que su tono de voz es bastante irritante, se equivoca mucho en los ejercicios lo que denota que no conoce el lenguaje, que si fueran ejercicios en vivo lo entendería; pero ya que son ejercicios pregrabados podría poner más cuidado y regrabarlo lo videos si comete errores. Su forma de hablar parece que estuviera dando clases a niños con déficit de atención, y de la misma manera el contenido de los ejercicios que usa, vocabulario para niños.
Santiago
April 17, 2023
Me está ayudando bastante este curso, yo ya tenia conocimientos básicos de python, pero volver empezar como principiante me está ayudando mucho
Lautaro
April 13, 2023
viene siendo muy entendible, dinamico y atrapante, el profesor tiene una gran manera de enseñar, una pena que para convalidar mis conociemientos voy a tener que pagar en la pagina personal de los educadores
Javier
January 16, 2023
Excelente curso! Muy bien estructurado. Las +50 horas en realidad son casi 6 meses que llevo viendolo, pues los ejercicios y assignment toman tiempo en resolverlos para personas que iniciamos este camino y no disponemos de todo el día. Me sorprendió el capítulo DataFrames la amplia gamma que tiene para una persona escoger caminos de especialización.
Manuel
December 24, 2022
asta ahora me gusta su estilo de enseñanza, así que sigo confiando en ustedes mucha gracias !esta buenísimo !

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4/27/2020
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