
Curso básico de herramientas de Python
Adquiera experiencia práctica con Python desde cero: configurando su entorno, escribiendo código limpio y construyendo herramientas que realmente funcionan. Este curso lo lleva desde la sintaxis básica y las estructuras de datos hasta las pruebas, el empaquetado y el despliegue. Ya sea que esté automatizando flujos de trabajo o construyendo scripts reutilizables, finalizará con las habilidades prácticas que buscan los empleadores.
Lo que vas a aprender:
Configure un entorno de desarrollo de Python con gestión de versiones y herramientas esenciales.
Construya y manipule estructuras de datos fundamentales, incluyendo listas, diccionarios, conjuntos y tuplas.
Maneje archivos, datos CSV y respuestas JSON usando las librerías de E/S integradas de Python.
Diseñe programas orientados a objetos aplicando principios de clases, herencia y encapsulamiento.
Automatice tareas y procese datos usando NumPy, pandas, Matplotlib y la librería requests.
Empaquete, pruebe y despliegue herramientas de Python usando pytest, Docker, argparse y pipelines de CI.
Cómo estudias de forma práctica Curso básico de herramientas de Python
Cómo practicas Curso básico de herramientas de Python
Para ti que eres 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.
Contenido del curso
8 Capítulos • 40 LeccionesDuración entre 4 y 360 horas (tú decides)
Capítulo 1OcultarOcultar detallesVer detallesConfiguración del Entorno Python y Fundamentos Básicos
Configuración del Entorno Python y Fundamentos Básicos
Lección 1 • Instalación de Python y Herramientas
Cubre la instalación de Python, la gestión de versiones y la configuración esencial del editor. Familiariza a los estudiantes con el entorno que usarán a lo largo del curso.
Lección 2 • Sintaxis de Python y Tipos de Datos
Introduce variables, tipos de datos integrados y conversión de tipos. Proporciona el vocabulario necesario para cada tarea de codificación subsiguiente.
Lección 3 • Ejecución de Scripts y el REPL
Demuestra la ejecución de scripts desde la línea de comandos y el uso del REPL interactivo. Genera confianza en la codificación iterativa y exploratoria.
Lección 4 • Funciones y Ámbito
Define funciones reutilizables y explica las reglas de ámbito de las variables. Prepara a los estudiantes para organizar el código en unidades mantenibles e invocables.
Lección 5 • Fundamentos de Flujo de Control
Enseña declaraciones condicionales y bucles para dirigir la ejecución del programa. Permite a los estudiantes escribir scripts basados en lógica desde el principio.
Capítulo 2OcultarOcultar detallesVer detallesEstructuras de Datos Básicas en Python
Estructuras de Datos Básicas en Python
Lección 1 • Tuplas e Inmutabilidad
Explica las tuplas como secuencias inmutables y sus casos de uso prácticos. Contrasta con las listas para afinar la toma de decisiones sobre estructuras de datos del estudiante.
Lección 2 • Listas y Operaciones con Listas
Cubre la creación de listas, indexación, slicing y métodos de mutación. Las listas son el tipo de secuencia más utilizado y sustentan el trabajo posterior con datos.
Lección 3 • Elección y Combinación de Estructuras
Guía la selección entre listas, tuplas, diccionarios y conjuntos según el rendimiento y la semántica. Refuerza todas las estructuras anteriores mediante ejercicios comparativos.
Lección 4 • Conjuntos y Pruebas de Pertenencia
Introduce los conjuntos para el almacenamiento de valores únicos y comprobaciones rápidas de pertenencia. Conecta con tareas reales de deduplicación y filtrado.
Lección 5 • Diccionarios para Datos Clave-Valor
Enseña la creación de diccionarios, patrones de acceso e iteración. Los diccionarios son esenciales para datos estructurados y gestión de configuración.
Capítulo 3OcultarOcultar detallesVer detallesManejo de Archivos y Entrada/Salida Estándar
Manejo de Archivos y Entrada/Salida Estándar
Lección 1 • Gestión de Rutas y Directorios
Navega por el sistema de archivos usando pathlib para compatibilidad multiplataforma. Permite una portabilidad robusta de scripts entre diferentes sistemas operativos.
Lección 2 • Manejo de Datos JSON
Serializa y deserializa JSON usando el módulo json. Prepara a los estudiantes para respuestas de API y gestión de archivos de configuración.
Lección 3 • Lectura y Escritura de Archivos de Texto
Cubre open(), modos de archivo y administradores de contexto para un acceso seguro a archivos. Establece la base para todas las tareas de procesamiento de datos basadas en archivos.
Lección 4 • Manejo de Errores en Operaciones con Archivos
Aplica bloques try/except para manejar errores de E/S con elegancia. Previene fallos del script por archivos faltantes o problemas de permisos.
Lección 5 • Trabajo con Archivos CSV
Usa el módulo csv para parsear y generar archivos de datos tabulares. CSV es el formato de intercambio más común en flujos de trabajo de datos profesionales.
Capítulo 4OcultarOcultar detallesVer detallesMódulos, Paquetes y Entornos Virtuales
Módulos, Paquetes y Entornos Virtuales
Lección 1 • Organización del Código en Paquetes
Estructura múltiples módulos en un paquete con __init__.py. Enseña la disposición de directorios usada en proyectos Python del mundo real.
Lección 2 • Gestión de Dependencias con pip
Instala, actualiza y elimina paquetes de terceros usando pip. Conecta a los estudiantes con el ecosistema Python más amplio de herramientas de código abierto.
Lección 3 • Introducción a pyproject.toml
Introduce el archivo de configuración de proyecto moderno para empaquetado y herramientas. Prepara a los estudiantes para los estándares profesionales de scaffolding de proyectos.
Lección 4 • Importación y Creación de Módulos
Explica el sistema de importación y cómo escribir archivos de módulo reutilizables. El código modular es la base de proyectos Python mantenibles y escalables.
Lección 5 • Entornos Virtuales con venv
Crea entornos aislados para prevenir conflictos de dependencias. Garantiza configuraciones reproducibles en sistemas de desarrollo y producción.
Capítulo 5OcultarOcultar detallesVer detallesProgramación Orientada a Objetos en Python
Programación Orientada a Objetos en Python
Lección 1 • Herencia y Sobrescritura de Métodos
Extiende clases base para compartir y especializar comportamientos entre subclases. Reduce la duplicación de código y modela relaciones jerárquicas.
Lección 2 • Métodos Especiales y Sobrecarga de Operadores
Implementa métodos dunder para integrar clases personalizadas con la sintaxis de Python. Permite el uso intuitivo de operadores y funciones integradas en objetos personalizados.
Lección 3 • Encapsulación y Propiedades
Controla el acceso a atributos usando convenciones privadas y decoradores de propiedad. Protege el estado interno mientras proporciona interfaces públicas limpias.
Lección 4 • Composición y Principios de Diseño
Aplica la composición como alternativa a jerarquías de herencia profundas. Introduce los principios SOLID a un nivel práctico y accesible para principiantes.
Lección 5 • Clases e Instancias
Define clases, instancia objetos y accede a atributos y métodos. Establece el bloque de construcción central de POO usado en todo el código Python profesional.
Capítulo 6OcultarOcultar detallesVer detallesTrabajo con Librerías Populares de Python
Trabajo con Librerías Populares de Python
Lección 1 • Peticiones HTTP con la Librería requests
Envía peticiones GET y POST y procesa respuestas de API usando requests. Permite la integración con servicios web y fuentes de datos externas.
Lección 2 • Visualización con Matplotlib
Genera gráficos de líneas, barras y dispersión para comunicar visualmente los hallazgos de datos. Conecta los resultados analíticos con salidas listas para presentación.
Lección 3 • Computación Numérica con NumPy
Realiza operaciones rápidas con arreglos y cálculos matemáticos usando NumPy. Sustenta pandas y la mayoría de las librerías científicas de Python.
Lección 4 • Programación y Automatización con schedule
Automatiza tareas recurrentes usando la librería schedule para ejecución basada en tiempo. Une las habilidades de scripting con requisitos de automatización del mundo real.
Lección 5 • Manipulación de Datos con pandas
Carga, inspecciona, filtra y transforma datos tabulares usando DataFrames de pandas. Directamente aplicable a flujos de trabajo de limpieza y análisis de datos.
Capítulo 7OcultarOcultar detallesVer detallesPruebas y Depuración de Código Python
Pruebas y Depuración de Código Python
Lección 1 • Simulación y Aislamiento de Dependencias
Reemplaza dependencias externas con mocks usando unittest.mock. Permite pruebas fiables de código que llama a APIs, archivos o bases de datos.
Lección 2 • Pruebas Unitarias con unittest
Escribe y ejecuta pruebas unitarias usando el framework unittest integrado de Python. Establece un hábito de pruebas que previene regresiones en bases de código en evolución.
Lección 3 • Técnicas y Herramientas de Depuración
Usa declaraciones print, registro y el depurador pdb para localizar y corregir errores. La depuración sistemática reduce el tiempo dedicado a la resolución de errores.
Lección 4 • Pruebas con pytest
Aprovecha pytest para una sintaxis de prueba concisa, fixtures y salida enriquecida. pytest es la herramienta estándar de la industria para pruebas Python en equipos profesionales.
Lección 5 • Cobertura de Código y Métricas de Calidad
Mide la cobertura de pruebas con pytest-cov e interpreta informes de calidad. Guía a los estudiantes hacia conjuntos de pruebas integrales y significativos.
Capítulo 8OcultarOcultar detallesVer detallesConstrucción y Despliegue de Herramientas Python
Construcción y Despliegue de Herramientas Python
Lección 1 • Empaquetado de un Proyecto Python
Construye paquetes distribuibles usando build y setuptools. Permite compartir herramientas internamente o publicarlas en un repositorio de paquetes.
Lección 2 • Diseño de Interfaz de Línea de Comandos con argparse
Construye herramientas CLI fáciles de usar usando argparse para el parseo de argumentos. Transforma scripts en aplicaciones de línea de comandos profesionales y autodocumentadas.
Lección 3 • Fundamentos de Integración Continua
Automatiza pruebas y linting en cada envío de código usando un pipeline de CI. Impone puertas de calidad y reduce la sobrecarga de verificación manual.
Lección 4 • Gestión de Configuración
Gestiona la configuración en tiempo de ejecución mediante variables de entorno y archivos de configuración. Separa la configuración del código para despliegues seguros y flexibles.
Lección 5 • Contenerización de Herramientas con Docker
Envuelve herramientas Python en contenedores Docker para una ejecución consistente y portátil. Elimina las discrepancias de entorno entre desarrollo y producción.
Tu certificado válido de finalización
Este curso es para ti:
Aspirante a desarrollador: busca un camino estructurado para pasar de cero a tener habilidades prácticas en Python listas para el empleo.
Analista de datos: necesita automatizar tareas repetitivas de hojas de cálculo y de generación de informes con código.
Profesional de TI: busca crear scripts para tareas del sistema en lugar de depender de procesos manuales.
Persona en cambio de trayectoria profesional: está haciendo la transición al mundo de la tecnología y necesita una base sólida y práctica de programación.
Investigador o científico: quiere procesar y visualizar datos sin depender de otros.
Aficionado creador: tiene ideas para proyectos y necesita las habilidades técnicas para ejecutarlas.
Lo que dicen nuestros estudiantes
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...

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

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

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

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Preguntas frecuentes
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