
Curso de Programación en Python
Domina Python desde cero: desde escribir tu primer script hasta construir aplicaciones orientadas a objetos, automatizar flujos de trabajo y consumir APIs web. Este curso cubre todo lo que un desarrollador en activo necesita, incluyendo estructuras de datos, manejo de archivos, pruebas y estructura profesional de proyectos. Ya sea que estés cambiando de carrera o mejorando tus habilidades, este es el curso de Python que te prepara para el mercado laboral.
Lo que tu equipo va a dominar:
Comenzarás con la sintaxis de Python, variables y flujo de control, para después pasar a funciones, estructuras de datos y programación orientada a objetos. El curso cubre el manejo de archivos, la gestión de excepciones y el trabajo con datos en formatos CSV y JSON. Aprenderás a organizar el código en módulos y paquetes de acuerdo con los estándares profesionales de proyectos. Los capítulos complementarios presentan NumPy, Pandas, APIs REST, scripting de automatización, concurrencia y pruebas con pytest. Al finalizar, tendrás las habilidades prácticas y los hábitos de calidad de código que los desarrolladores profesionales de Python utilizan a diario.
Cómo estudia tu equipo de forma práctica Curso de Programación en Python
Cómo practica tu equipo Curso de Programación en Python
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Contenido del curso
8 Capítulos • 37 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 • Variables, tipos y asignaciones
Enseña tipado dinámico, nombrado de variables e inspección básica de tipos. Los estudiantes adquieren la capacidad de almacenar y referenciar datos en cualquier programa.
Lección 2 • Operaciones básicas de entrada y salida
Cubre el formateo con print() y la interacción del usuario con input(). Permite a los estudiantes construir scripts interactivos desde el primer capítulo.
Lección 3 • Sintaxis principal y estructura del código
Introduce reglas de indentación, comentarios y estructura de sentencias. Los hábitos correctos de sintaxis previenen errores a lo largo de todo el curso.
Lección 4 • Instalación de Python y herramientas de desarrollo
Cubre la instalación de Python, selección del intérprete y configuración del IDE. Proporciona la base técnica de la que depende cada capítulo subsiguiente.
Capítulo 2OcultarOcultar detallesVer detallesTipos de datos, operadores y expresiones
Tipos de datos, operadores y expresiones
Lección 1 • Lógica booleana y operadores de comparación
Enseña los valores True/False, operadores de comparación y conectivos lógicos. Las expresiones booleanas son la base de todo el flujo de control en Python.
Lección 2 • Conversión de tipos y evaluación de expresiones
Explica la coerción implícita, la conversión explícita y las reglas de precedencia de operadores. Los estudiantes aprenden a predecir y controlar cómo Python evalúa expresiones complejas.
Lección 3 • Manipulación de cadenas y métodos
Cubre la creación de cadenas, indexación, slicing y métodos integrados. Las cadenas son el tipo de dato más común en los programas reales de Python.
Lección 4 • Tipos numéricos y aritmética
Explora los tipos int, float y complex junto con los operadores aritméticos. Construye las habilidades de razonamiento cuantitativo utilizadas en cada tarea de procesamiento de datos.
Capítulo 3OcultarOcultar detallesVer detallesFlujo de control y lógica del programa
Flujo de control y lógica del programa
Lección 1 • Comprensiones e iteración funcional
Introduce comprensiones de listas, diccionarios y conjuntos junto con map() y filter(). Los patrones de iteración concisos mejoran la legibilidad y el rendimiento.
Lección 2 • Sentencias condicionales y ramificación
Cubre bloques if, elif y else con condiciones anidadas. La lógica de ramificación es el mecanismo principal para la toma de decisiones en cualquier programa.
Lección 3 • Bucles while y control de bucle
Cubre bucles controlados por condición y las cláusulas break, continue y else. Los estudiantes manejan la repetición indefinida y las salidas controladas de bucles.
Lección 4 • Bucles for e iteración
Enseña la iteración sobre secuencias usando bucles for y range(). La iteración es esencial para procesar colecciones y automatizar tareas repetitivas.
Capítulo 4OcultarOcultar detallesVer detallesFunciones y reutilización de código
Funciones y reutilización de código
Lección 1 • Técnicas avanzadas de parámetros
Enseña valores predeterminados, argumentos de palabra clave, *args y **kwargs. Las firmas flexibles hacen que las funciones se adapten a diversos contextos de llamada.
Lección 2 • Definición y llamada de funciones
Cubre la sintaxis def, valores de retorno y patrones de invocación de funciones. Las funciones son la unidad principal de lógica reutilizable en los programas de Python.
Lección 3 • Alcance, espacios de nombres y cierres
Explica la resolución de alcance LEGB, las palabras clave global/nonlocal y los cierres. El dominio del alcance previene errores sutiles causados por el sombreado de variables.
Lección 4 • Funciones lambda y funciones de orden superior
Cubre funciones anónimas y el paso de funciones como argumentos o valores de retorno. Los patrones de orden superior permiten código conciso y expresivo de estilo funcional.
Lección 5 • Decoradores y envoltura de funciones
Introduce la sintaxis de decoradores y casos de uso comunes como registro y temporización. Los decoradores extienden el comportamiento de las funciones sin modificar el código fuente original.
Capítulo 5OcultarOcultar detallesVer detallesEstructuras de datos: listas, tuplas, conjuntos y diccionarios
Estructuras de datos: listas, tuplas, conjuntos y diccionarios
Lección 1 • Diccionarios: claves, valores y métodos
Enseña la creación de diccionarios, patrones de acceso, iteración y métodos avanzados. Los diccionarios son la columna vertebral de la representación de datos estructurados en Python.
Lección 2 • Elección y combinación de estructuras de datos
Analiza las ventajas y desventajas de la complejidad temporal y los patrones para anidar estructuras. Los estudiantes toman decisiones de diseño informadas al modelar datos complejos.
Lección 3 • Listas: creación, acceso y mutación
Cubre literales de listas, indexación, slicing y métodos de modificación in situ. Las listas son la colección ordenada y mutable más versátil de Python.
Lección 4 • Tuplas y secuencias inmutables
Enseña la creación de tuplas, empaquetado, desempaquetado y casos de uso. La inmutabilidad hace que las tuplas sean ideales para registros fijos y claves de diccionario.
Lección 5 • Conjuntos: pertenencia y operaciones de conjuntos
Cubre la creación de conjuntos, pruebas de pertenencia y operaciones matemáticas de conjuntos. Los conjuntos proporcionan búsquedas O(1) y eliminan duplicados automáticamente.
Capítulo 6OcultarOcultar detallesVer detallesE/S de archivos, excepciones y manejo de errores
E/S de archivos, excepciones y manejo de errores
Lección 1 • Excepciones personalizadas y jerarquía de excepciones
Enseña la definición de clases de excepción personalizadas y la comprensión de la jerarquía integrada. Las excepciones personalizadas hacen explícita la semántica del error y el código se autodocumenta.
Lección 2 • Manejo de excepciones con try y except
Cubre los bloques try, except, else y finally para una recuperación controlada de errores. El manejo adecuado de excepciones previene fallos y mejora la experiencia de usuario.
Lección 3 • Trabajo con archivos CSV y JSON
Enseña los módulos csv y json para el intercambio de datos estructurados. Estos formatos son omnipresentes en los pipelines de datos y las integraciones de API.
Lección 4 • Navegación del sistema de archivos con pathlib y os
Cubre la manipulación de rutas, el recorrido de directorios y los metadatos de archivos usando pathlib. Los estudiantes automatizan tareas del sistema de archivos sin código específico de la plataforma.
Lección 5 • Lectura y escritura de archivos de texto
Cubre open(), modos de archivo y administradores de contexto para un acceso seguro a archivos. La E/S de archivos es fundamental para la persistencia de datos y las tareas de procesamiento por lotes.
Capítulo 7OcultarOcultar detallesVer detallesProgramación orientada a objetos en Python
Programación orientada a objetos en Python
Lección 1 • Clases, objetos y atributos
Cubre la definición de clases, __init__, atributos de instancia y creación de objetos. Las clases son el plano para todo diseño orientado a objetos en Python.
Lección 2 • Herencia y anulación de métodos
Enseña herencia simple y múltiple, super() y anulación de métodos. La herencia permite la reutilización de código y la especialización entre clases relacionadas.
Lección 3 • Encapsulamiento y propiedades
Cubre las convenciones de nomenclatura pública, protegida y privada y el decorador @property. El encapsulamiento protege el estado interno y refuerza la lógica de validación.
Lección 4 • Métodos dunder y sobrecarga de operadores
Introduce métodos especiales para protocolos aritméticos, de comparación y de contenedores. Los métodos dunder hacen que los objetos personalizados se comporten como los tipos integrados de Python.
Lección 5 • Métodos: de instancia, de clase y estáticos
Distingue métodos de instancia, métodos de clase y métodos estáticos por su propósito. Elegir el tipo de método correcto aclara la intención y mejora el diseño de la API.
Capítulo 8OcultarOcultar detallesVer detallesMódulos, paquetes y estructura del proyecto
Módulos, paquetes y estructura del proyecto
Lección 1 • Construcción de paquetes de Python
Cubre la estructura de directorios del paquete, __init__.py y subpaquetes. Los paquetes permiten la agrupación lógica y la distribución de módulos relacionados.
Lección 2 • Entornos virtuales y gestión de dependencias
Enseña la creación de venv, activación y gestión de requisitos. Los entornos aislados previenen conflictos de dependencias entre proyectos.
Lección 3 • Creación y organización de módulos personalizados
Enseña a escribir archivos .py importables y a controlar la API pública con __all__. Los módulos personalizados imponen la separación de preocupaciones en bases de código más grandes.
Lección 4 • Diseño del proyecto y mejores prácticas
Cubre el diseño src, archivos de configuración y convenciones README. Una estructura de proyecto profesional indica calidad y facilita la colaboración.
Lección 5 • Importación de módulos y la biblioteca estándar
Cubre la sintaxis de importación, alias y módulos clave de la biblioteca estándar. La biblioteca estándar elimina la necesidad de reinventar la funcionalidad común.
Tu certificado válido de finalización
Este curso es para ti:
Aspirantes a desarrolladores: listos para hacer de Python su lenguaje de programación principal.
Analistas de datos: que desean automatizar tareas repetitivas de hojas de cálculo y generación de informes.
Profesionistas de TI: buscan agregar scripting y automatización a su conjunto de habilidades.
Estudiantes universitarios: que estudian ciencias de la computación y necesitan práctica práctica con Python.
Emprendedores: creando herramientas internas o prototipos sin contratar a un desarrollador.
Profesionales de marketing: deseosos de extraer y procesar datos sin depender de equipos técnicos.
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Preguntas frecuentes
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