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Curso de Programación en Python
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Curso de Programación en Python

4.5

Domina Python desde cero y construye aplicaciones reales que resuelven 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 basa en código práctico que puedes usar de inmediato. Si hablas en serio sobre Python, aquí es donde empiezas.

Dedika para empresas

Lo que vas a aprender:

Comenzarás con la sintaxis de Python, tipos de datos y flujo de control, luego pasarás a funciones, programación orientada a objetos y manejo de archivos. Trabajarás con NumPy y Pandas para limpiar y analizar conjuntos de datos reales, y construirás aplicaciones de línea de comandos probadas con pytest. El curso también cubre desarrollo web con Flask, scripting de automatización, control de versiones con Git y optimización de rendimiento con programación asíncrona. Al final, tendrás las habilidades y un proyecto de portafolio para demostrarlo.

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Para ti que tienes una empresa y quieres capacitar a tu equipo

En Dedika para empresas, el curso incluye ejercicios y ejemplos adaptados a tu propio negocio y a las necesidades de tu empresa.

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Contenido del curso

8 Capítulos • 39 LeccionesDuración entre 4 y 360 horas (tú decides)

Capítulo 1Ver detalles

Fundamentos de Python y Configuración del Entorno

  • Lección 1 • Sintaxis Básica y Tipos de Datos

    Presenta variables, literales y los tipos integrados 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 autónoma.

  • Lección 4 • Instalación de Python y Herramientas de Desarrollo

    Cubre la instalación de Python, selección de versión y 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 2Ver detalles

Flujo de Control 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 en colecciones de datos.

  • Lección 2 • Bucles While y Control de Bucle

    Introduce los bucles while y las sentencias 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 • Sentencias Condicionales

    Enseña bloques if, elif y else con condiciones booleanas. Permite que los programas elijan diferentes rutas de ejecución según los datos.

Capítulo 3Ver detalles

Funciones y Reutilización de Código

  • Lección 1 • Ámbito, Espacios de Nombres y Closures

    Explica las reglas de ámbito LEGB, global/nonlocal y la mecánica de los closures. Los estudiantes evitan conflictos de nombres y aprovechan los closures para la retención de estado.

  • Lección 2 • Decoradores y Envoltorio de Funciones

    Cubre la sintaxis de los decoradores y casos de uso comunes como registro y temporización. Los estudiantes extienden el comportamiento de las funciones sin modificar el código fuente original.

  • Lección 3 • Definición y Llamada de 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, keyword, *args y **kwargs. Los estudiantes construyen APIs flexibles que manejan patrones de llamada variados.

Capítulo 4Ver detalles

Estructuras de Datos: Listas, Tuplas, Diccionarios y Conjuntos

  • Lección 1 • Diccionarios: Almacenamiento Clave-Valor

    Enseña la creación, acceso, iteración y métodos comunes de los diccionarios. Los dicts son el tipo de mapeo principal para datos estructurados en Python.

  • Lección 2 • Tuplas e Inmutabilidad

    Explica la creación de tuplas, el desempaquetado y los beneficios de la inmutabilidad. Los estudiantes usan tuplas para registros fijos y retornos seguros de múltiples valores.

  • Lección 3 • Listas: Creación y Manipulación

    Cubre la creación de listas, indexación, slicing y métodos de mutación. Las listas sirven como el tipo de secuencia por defecto en la mayoría de los programas de Python.

  • Lección 4 • Conjuntos y Operaciones de Conjuntos

    Cubre la creación de conjuntos, pruebas de pertenencia y operaciones matemáticas. Los estudiantes usan conjuntos para la deduplicación y comprobaciones de pertenencia eficientes.

  • Lección 5 • Elección y Anidación 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 5Ver detalles

Programación Orientada a Objetos en Python

  • Lección 1 • Encapsulación y Propiedades

    Explica las convenciones de nomenclatura pública, protegida y privada y @property. Los estudiantes refuerzan 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 POO.

  • 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 de los objetos 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 6Ver detalles

Entrada/Salida 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 sentencia 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 gracia en lugar de fallar.

  • 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 integradas.

  • Lección 5 • Trabajo 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 7Ver detalles

Trabajo con Datos: NumPy y Pandas

  • Lección 1 • Flujo de Trabajo de Análisis Exploratorio de Datos

    Aplica habilidades de limpieza y agregación a un pipeline de 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 DataFrame. 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 columnas. Los estudiantes preparan conjuntos de datos brutos para análisis o modelado.

  • Lección 5 • Arreglos y Operaciones de NumPy

    Introduce la creación de ndarray, indexación y matemáticas vectorizadas. NumPy es la base de la mayoría de las bibliotecas científicas de Python que los estudiantes encontrarán.

Capítulo 8Ver detalles

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 de equipo o el público.

  • Lección 5 • Registro, Configuración y Reporte de Errores

    Enseña el módulo logging, archivos de configuración y salida de errores estructurada. Los estudiantes construyen aplicaciones observables que son fáciles de operar en producción.

Certificación

Tu certificado válido de finalización

Este curso es para ti:

  • Personas que cambian de carrera profesional: buscan entrar al mundo de la tecnología sin tener un título en ciencias de la computación.

  • Analistas de negocios: que desean automatizar reportes y manejar datos de manera más eficiente.

  • Estudiantes universitarios: construyendo una base de programación antes de ingresar al mercado laboral.

  • Aficionados: listos para convertir scripts pequeños en aplicaciones completas y estructuradas.

  • Científicos e investigadores: necesitan procesar y visualizar datos de forma programática.

  • Desarrolladores junior: que buscan llenar los 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... les agradezco por todo lo que hacen, ya los he recomendado a otras personas...
Giulio Carlo
Giulio CarloEstudiante de Marketing Digital
Me gusta cómo las lecciones van directo al grano y cómo puedo cambiar capítulos y saltar contenidos que no necesito.
Mariana Ferres
Mariana FerresEstudiante de Fotografía
Me gusta el contenido y la forma de presentación y transcripción de videos, ¡lo que acelera el proceso!
Luciana Alvarenga
Luciana AlvarengaEstudiante de Diseño de Uñas
La plataforma es rápida, fácil de usar. La diversidad de contenido y los videos complementarios ayudan mucho en el aprendizaje.
André Felipe
André FelipeEstudiante de Ingeniería de Prompt

Principales capacitaciones

Preguntas frecuentes

¿Quién es Dedika?

¿El certificado es válido en México?

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