
Curso de Programación en Python
Domina Python desde cero y construye aplicaciones reales que resuelvan problemas reales. Este curso te lleva desde la instalación de Python hasta el diseño de programas orientados a objetos, el análisis de datos y el despliegue de proyectos completos. Cada concepto se fundamenta en código práctico que puedes usar de inmediato. Si te tomas en serio Python, este es tu punto de partida.
Lo que vas a aprender:
Comenzarás con la sintaxis de Python, los tipos de datos y el flujo de control, y luego pasarás a las funciones, la programación orientada a objetos y el manejo de archivos. Trabajarás con NumPy y Pandas para limpiar y analizar conjuntos de datos reales, y crearás aplicaciones de línea de comandos probadas con pytest. El curso también cubre el desarrollo web con Flask, la automatización mediante scripts, el control de versiones con Git y la optimización del rendimiento con programación asíncrona. Al final, tendrás las competencias y un proyecto de portafolio para demostrarlo.
Cómo estudias de forma práctica Curso de Programación en Python
Cómo practicas Curso de Programación en Python
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En Dedika para empresas, el curso incluye ejercicios y ejemplos adaptados a tu propio negocio y a las necesidades de tu empresa.
Contenido del curso
8 Capítulos • 39 LeccionesDuración entre 4 y 360 horas (tú decides)
Capítulo 1OcultarOcultar detallesVer detallesFundamentos de Python y Configuración del Entorno
Fundamentos de Python y Configuración del Entorno
Lección 1 • Sintaxis Básica y Tipos de Datos
Introduce variables, literales y los tipos incorporados de Python. Proporciona el vocabulario necesario para escribir cualquier expresión significativa.
Lección 2 • Entrada, Salida y Comentarios
Cubre print(), input() y prácticas de documentación en línea. Permite a los estudiantes construir scripts interactivos y escribir código legible.
Lección 3 • Ejecución y Depuración de Scripts
Explica la ejecución de scripts, los mensajes de error y la depuración básica. Los estudiantes ganan confianza para corregir errores de sintaxis y tiempo de ejecución de forma independiente.
Lección 4 • Instalación de Python y Herramientas de Desarrollo
Cubre la instalación de Python, la selección de versión y la configuración del IDE. Establece la base técnica de la que depende cada capítulo posterior.
Lección 5 • Operadores y Expresiones
Enseña operadores aritméticos, de comparación y lógicos. Los estudiantes combinan operadores en expresiones que impulsan la lógica del programa.
Capítulo 2OcultarOcultar detallesVer detallesControl de Flujo y Lógica del Programa
Control de Flujo y Lógica del Programa
Lección 1 • Bucles For e Iteración
Cubre los bucles for sobre secuencias y la función range(). Los estudiantes automatizan tareas repetitivas sobre colecciones de datos.
Lección 2 • Bucles While y Control de Bucle
Introduce los bucles while y las declaraciones break, continue y pass. Los estudiantes manejan la repetición indefinida y ajustan el comportamiento del bucle.
Lección 3 • Comprensiones y Generadores
Enseña comprensiones de listas, diccionarios y conjuntos, además de expresiones generadoras. Los estudiantes escriben patrones de iteración concisos y eficientes en memoria.
Lección 4 • Declaraciones Condicionales
Enseña bloques if, elif y else con condiciones booleanas. Permite que los programas elijan diferentes rutas de ejecución según los datos.
Capítulo 3OcultarOcultar detallesVer detallesFunciones y Reutilización de Código
Funciones y Reutilización de Código
Lección 1 • Ámbito, Espacios de Nombres y Clausuras
Explica las reglas de ámbito LEGB, global/nonlocal y la mecánica de las clausuras. Los estudiantes evitan conflictos de nombres y aprovechan las clausuras para la retención de estado.
Lección 2 • Decoradores y Envoltorio de Funciones
Cubre la sintaxis de decoradores y casos de uso comunes como registro y temporización. Los estudiantes extienden el comportamiento de funciones sin modificar el código fuente original.
Lección 3 • Definición y Llamada a Funciones
Cubre la sintaxis def, parámetros y valores de retorno. Las funciones se convierten en la unidad principal de lógica reutilizable a lo largo del curso.
Lección 4 • Funciones Lambda y Funciones de Orden Superior
Introduce funciones anónimas y map(), filter() y sorted(). Los estudiantes aplican patrones funcionales para transformar y filtrar datos de forma concisa.
Lección 5 • Técnicas Avanzadas de Parámetros
Enseña parámetros por defecto, de palabra clave, *args y **kwargs. Los estudiantes construyen APIs flexibles que manejan patrones de llamada variados.
Capítulo 4OcultarOcultar detallesVer detallesEstructuras de Datos: Listas, Tuplas, Diccionarios y Conjuntos
Estructuras de Datos: Listas, Tuplas, Diccionarios y Conjuntos
Lección 1 • Diccionarios: Almacenamiento Clave-Valor
Enseña creación, acceso, iteración y métodos comunes de diccionarios. Los diccionarios son el tipo de mapeo principal para datos estructurados en Python.
Lección 2 • Tuplas e Inmutabilidad
Explica la creación, desempaquetado y beneficios de inmutabilidad de las tuplas. Los estudiantes usan tuplas para registros fijos y retornos de múltiples valores seguros.
Lección 3 • Listas: Creación y Manipulación
Cubre creación, indexación, segmentación y métodos de mutación de listas. Las listas sirven como el tipo de secuencia por defecto en la mayoría de los programas Python.
Lección 4 • Conjuntos y Operaciones de Conjuntos
Cubre la creación de conjuntos, pruebas de pertenencia y operaciones matemáticas. Los estudiantes usan conjuntos para deduplicación y comprobaciones de pertenencia eficientes.
Lección 5 • Elección y Anidamiento de Estructuras de Datos
Compara el rendimiento y los casos de uso de los cuatro tipos. Los estudiantes diseñan estructuras anidadas para datos jerárquicos del mundo real.
Capítulo 5OcultarOcultar detallesVer detallesProgramación Orientada a Objetos en Python
Programación Orientada a Objetos en Python
Lección 1 • Encapsulación y Propiedades
Explica las convenciones de nomenclatura pública, protegida y privada y @property. Los estudiantes garantizan la integridad de los datos mediante el acceso controlado a atributos.
Lección 2 • Clases, Objetos y Atributos
Introduce la definición de clases, instanciación y atributos de instancia. Establece el modelo de objetos sobre el que se construyen todos los patrones de OOP.
Lección 3 • Métodos y Métodos Especiales
Cubre métodos de instancia, métodos de clase, métodos estáticos y métodos dunder. Los estudiantes controlan el comportamiento y la representación del objeto con precisión.
Lección 4 • Polimorfismo y Clases Abstractas
Cubre duck typing, isinstance() y el módulo abc. Los estudiantes escriben código que funciona con cualquier objeto que comparta una interfaz común.
Lección 5 • Herencia y Resolución de Métodos
Enseña herencia simple y múltiple, super() y MRO. Los estudiantes extienden clases existentes sin duplicar código.
Capítulo 6OcultarOcultar detallesVer detallesE/S de Archivos, Excepciones y Módulos
E/S de Archivos, Excepciones y Módulos
Lección 1 • Entornos Virtuales y Gestión de Dependencias
Enseña venv, pip y archivos de requisitos para el aislamiento de proyectos. Los estudiantes gestionan dependencias de forma reproducible en diferentes máquinas.
Lección 2 • Lectura y Escritura de Archivos
Cubre open(), modos de archivo y la declaración with para E/S segura. Los estudiantes leen archivos de texto y binarios sin fugas de recursos.
Lección 3 • Manejo de Excepciones
Explica try, except, else, finally y excepciones personalizadas. Los estudiantes escriben programas que se degradan con elegancia en lugar de fallar abruptamente.
Lección 4 • Módulos, Paquetes e Importaciones
Cubre la sintaxis de importación, __init__.py y la biblioteca estándar. Los estudiantes organizan el código en paquetes reutilizables y aprovechan las herramientas incorporadas.
Lección 5 • Trabajar con CSV y JSON
Enseña los módulos csv y json para el intercambio de datos estructurados. Los estudiantes analizan y serializan formatos de datos comunes utilizados en proyectos reales.
Capítulo 7OcultarOcultar detallesVer detallesTrabajar con Datos: NumPy y Pandas
Trabajar con Datos: NumPy y Pandas
Lección 1 • Flujo de Trabajo de Análisis Exploratorio de Datos
Aplica habilidades de limpieza y agregación a un proceso EDA completo. Los estudiantes producen estadísticas de resumen e identifican patrones en datos reales.
Lección 2 • Agrupación, Agregación y Fusión
Cubre groupby(), agg(), merge() y concat(). Los estudiantes resumen y combinan conjuntos de datos para responder preguntas analíticas.
Lección 3 • Series y DataFrames de Pandas
Cubre la creación, indexación e inspección básica de Series y DataFrames. Los DataFrames se convierten en la estructura principal para el trabajo con datos tabulares.
Lección 4 • Limpieza y Transformación de Datos
Enseña el manejo de valores faltantes, conversión de tipos y operaciones de columna. Los estudiantes preparan conjuntos de datos brutos para análisis o modelado.
Lección 5 • Arrays y Operaciones de NumPy
Introduce la creación, indexación y matemáticas vectorizadas de ndarray. NumPy sustenta la mayoría de las bibliotecas científicas de Python que encontrarán los estudiantes.
Capítulo 8OcultarOcultar detallesVer detallesConstrucción de Aplicaciones Python del Mundo Real
Construcción de Aplicaciones Python del Mundo Real
Lección 1 • Desarrollo de Interfaz de Línea de Comandos
Cubre argparse y click para construir herramientas CLI. Los estudiantes exponen la funcionalidad de la aplicación a través de una interfaz de línea de comandos profesional.
Lección 2 • Pruebas con pytest
Enseña pruebas unitarias, fixtures y desarrollo guiado por pruebas con pytest. Los estudiantes verifican la corrección y previenen regresiones automáticamente.
Lección 3 • Arquitectura de Proyectos y Patrones de Diseño
Cubre la separación MVC, el principio de responsabilidad única y patrones comunes. Los estudiantes estructuran proyectos para que sigan siendo mantenibles a medida que crecen.
Lección 4 • Empaquetado y Distribución de Proyectos Python
Cubre pyproject.toml, herramientas de compilación y publicación en un índice de paquetes. Los estudiantes comparten bibliotecas reutilizables con compañeros o el público.
Lección 5 • Registro, Configuración e Informes de Error
Enseña el módulo logging, archivos de configuración y salida de error estructurada. Los estudiantes construyen aplicaciones observables que son fáciles de operar en producción.
Tu certificado válido de finalización
Este curso es para ti:
Personas que quieren cambiar de carrera: buscan introducirse en el sector tecnológico sin tener una titulación en informática.
Analistas de negocio: que desean automatizar informes y manejar datos de manera más eficiente.
Estudiantes universitarios: construir una base de programación antes de entrar en el mercado laboral.
Aficionados: listos para convertir pequeños scripts en aplicaciones completas y estructuradas.
Científicos e investigadores: que necesitan procesar y visualizar datos de forma programática.
Desarrolladores júnior: que buscan llenar vacíos en los fundamentos y las mejores prácticas de Python.
Lo que dicen nuestros alumnos
Sus clases son perfectas. Adquirí el paquete de un año y, finalmente, tengo la oportunidad de seguir diversos temas de mi interés sin necesidad de cambiar de plataforma... agradezco todo lo que hacéis, ya os he recomendado a otras personas...

Me gusta cómo las lecciones van directas al grano y cómo puedo cambiar de capítulos y saltar contenidos que no necesito.

Me gusta el contenido y la forma de presentación y transcripción de vídeos, ¡lo que acelera el proceso!

La plataforma es rápida, fácil de usar. La diversidad de contenido y los vídeos complementarios ayudan mucho en el aprendizaje.

Principales capacitaciones
Preguntas frecuentes
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