El curso comienza con sintaxis y tipos básicos en Python, para luego abordar las estructuras fundamentales como listas, tuplas, colas, diccionarios y sets, analizando ventajas y desventajas de cada una de ellas y técnicas de lectura y escritura de datos. Se estudian además los conceptos y técnicas del paradigma de orientación a objetos y su implementación en el lenguaje Python. El curso concluye enseñando cómo utilizar bibliotecas existentes para integrarlas efectivamente dentro de un programa.
Los contenidos serán abordados en 6 clases en línea (8 semanas), donde se entregarán los contenidos mediante recursos interactivos que integran videos, esquemas, artículos, lecturas y preguntas formativas. Lo anterior, utilizando una plataforma educativa virtual.
Dirigido a:
- Profesionales que quieran aprender a usar el lenguaje Python para construir software de mediana complejidad.
- Interesados en el área de Ciencia de Datos que deseen adquirir habilidades para ocupar eficientemente el lenguaje Python.
Resultado de aprendizaje general
- Desarrollar un software de mediana complejidad utilizando el lenguaje Python
Resultado de aprendizaje específicos
- Utilizar las estructuras de datos secuenciales y no secuenciales más adecuadas en cada caso.
- Construir un programa utilizando los conceptos de la programación orientada a objetos.
- Incorporar funcionalidades disponibles en bibliotecas existentes a un programa propio.
Requisito de ingreso:
- Se recomienda el manejo del idioma inglés para acceder a bibliografía y software en este idioma.
Si desea evaluar su nivel de conocimiento de Python, puede realizar una prueba opcional gratuita en este link: https://www.hackerrank.com/prueba-python
Se recomienda iniciar los test en orden, ya que van creciendo en dificultad. Los dos últimos tienen un nivel superior al requerido para ingresar al diplomado, y han sido instalados allí sólo como desafío. Si uno de los test falló, se recomienda revisar y ejercitar esos contenidos antes del inicio del programa.
A continuación, ponemos a su disposición algunos cursos optativos por si desea prepararse previamente al inicio del programa:
Ph.D. Computer Science, University of North Carolina at Chapel Hill. Master of Science, Technion-Israel Institute of Technology. Ingeniero Civil Electricista, Universidad de Chile. Profesor Asociado del Departamento de Ciencia de la Computación de la Escuela de Ingeniería UC.
Magíster en Ciencia de la Computación, UC. Ingeniero Civil de Industrias con Diploma en Ingeniería de Computación, UC. Ingeniero en Machine Learning de PhageLab.
¿Te gusta esta publicación?
Comparte esta publicación
20% Exalumnos y colaboradores UC y DUOC, exalumnos de Educación Profesional de Ingeniería UC, Tarjeta vecino Providencia, Las Condes, y Convenio Ingeniería.
15% Funcionarios de servicios públicos.
