Programación en Python (Coursera)

Programación en Python (Coursera)

¡Te damos la bienvenida al curso de Programación en Python de la Universidad de los Andes! El propósito de este curso es ofrecerte un ambiente interactivo para que desarrolles tus habilidades de pensamiento computacional, aprendas a programar en el lenguaje Python y te entrenes en la resolución de problemas utilizando un computador. La estrategia pedagógica empleada es el aprendizaje activo basado en casos.

Class Deals by MOOC List - Click here and see Coursera's Active Discounts, Deals, and Promo Codes.

Es un curso altamente interactivo que constantemente te retará a responder preguntas, verificar tu comprensión, ejercitarte en escritura de código de programación, resolver casos de diferente complejidad y múltiples oportunidades para pasar de la teoría a la práctica, con actividades formativas, con las cuales desarrollarás habilidades de abstracción y de programación.
Además, podrás utilizar PyTips, una aplicación web desarrollada por la Universidad de los Andes, novedosa e importante para el desarrollo de habilidades de programación, donde encontrarás una lista de errores comunes que se cometen al aprender a programar en Python y te permite corregirlos de manera que puedas aprender de ellos.
Ten en cuenta que el tiempo estimado para la realización de las actividades de cada módulo es de 15 horas en promedio. Tú puedes invertir este tiempo en un periodo de 1 o 2 semanas por módulo, de acuerdo con tus posibilidades y necesidades educativas. Así mismo te recomendamos que desarrolles todas las actividades educativas en el orden propuesto, de manera que pueda sacar mejor provecho de este curso.
Este curso es para toda persona que desee aprender a programar, aunque nunca lo haya hecho. Se requiere un mínimo de bases matemáticas y muchas ganas de aprender y trabajar.

What You Will Learn

  • Comprender y usar conceptos de programación como algoritmo, variable, función, parámetro, estructura de control y de datos e implementarlos en Python
  • Diseñar, crear y probar programas completos en Python para resolver problemas de la vida real
  • Manejar archivos y estructuras de datos complejas para manipular grandes volúmenes de información
  • Utilizar librerías especializadas como pandas y matplotlib para manipular conjuntos de datos y visualizarlos

Syllabus

WEEK 1
Descubriendo el mundo de la programación
¡Te damos la bienvenida al módulo 1! En este módulo presentaremos en detalle los conceptos básicos de cualquier lenguaje de programación y los explicamos e ilustramos usando el lenguaje de programación Python. Los conceptos principales que estudiaremos en este módulo son los siguientes: tipos de datos, variables, expresiones, operadores, definición e invocación de funciones y parámetros. Ten en cuenta que el tiempo estimado para la realización de todas las actividades de este módulo es de cerca de 12 horas, tiempo que puedes usar de acuerdo con tus posibilidades. Nuestra recomendación es que desarrolles todas las actividades en el orden propuesto y que consideres hacerlo en un tiempo de dos semanas.

WEEK 2
Tomando decisiones
¡Te damos la bienvenida al módulo 2! En este módulo presentaremos los conceptos necesarios para que un programa no siempre se ejecute de la misma manera, sino que pueda tomar decisiones dependiendo de las condiciones en que se ejecute y de los datos que proporcione el usuario. En este módulo también introducimos una estructura de datos (diccionarios) que permite manejar información más compleja que la que permiten los tipos simples presentados hasta el momento. Los conceptos principales que estudiaremos en este nivel son los siguientes: valores de verdad (booleanos), instrucciones condicionales, diccionarios y paso de parámetros por valor y por referencia. Ten en cuenta que el tiempo estimado para la realización de todas las actividades de este módulo es de cerca de 13 horas, tiempo que puedes usar de acuerdo con tus posibilidades. Nuestra recomendación es que desarrolles todas las actividades en el orden propuesto y que consideres hacerlo en un tiempo de dos semanas.

WEEK 3
Repitiendo acciones y manejando estructuras de datos
¡Te damos la bienvenida al módulo 3! En este módulo presentamos los conceptos necesarios para que un conjunto de instrucciones se ejecute varias veces dependiendo de alguna condición o de los datos que proporcione el usuario. Aunque suena simple, esto hace que nuestros programas sean mucho más poderosos y que sea posible resolver problemas que antes eran imposibles. El poder adicional que nos dan las instrucciones repetitivas (o iterativas) que estudiaremos en este nivel viene de la mano con una mayor complejidad en los programas que vamos a construir. Es por esto que en este módulo debes redoblar tus esfuerzos y recordar lo que dijimos en la introducción al curso: para aprender a programar, se debe practicar programando. Además, la práctica debe ser deliberada y reflexiva: resuelve ejercicios diferentes y al terminar con cada uno reflexiona sobre lo que aprendiste y sobre lo que se te dificultó. Los conceptos principales que estudiaremos en este módulo son los siguientes: instrucciones repetitivas (ciclos), estructuras de datos de una dimensión (listas y diccionarios) y dos dimensiones (matrices), recorrido de secuencias (listas y cadenas de caracteres), archivos de texto y ¡mucha algorítmica! Ten en cuenta que el tiempo estimado para la realización de todas las actividades de este módulo es de cerca de 18 horas, tiempo que puedes invertir de acuerdo con tus posibilidades. Nuestra recomendación es que desarrolles todas las actividades en el orden propuesto y que consideres hacerlo en un tiempo de dos semanas.

WEEK 4
Solucionando problemas con matrices y librerías
¡Te damos la bienvenida al módulo 4! En todos los campos que podamos imaginarnos, desde la agricultura hasta el mercadeo, pasando por la educación, la biología y el deporte, es cada vez más frecuente el análisis de datos. En muchos casos, los datos disponibles se han ido volviendo progresivamente más complejos y grandes hasta el punto de que algo tan poco trascendente como un partido de fútbol puede generar hoy millones de registros que luego alguien tendrá que analizar. Sin embargo, para trabajar bien sea con poca o con mucha información tenemos que resolver antes varias problemas: cómo cargar los datos y cómo organizarlos, cómo hacer búsquedas eficientes, cómo procesar los datos y cómo visualizar gráficamente su contenido. Estas son sólo algunas de las preguntas que nuestros programas tienen que resolver. ¡Si para cada uno tuviéramos que ocuparnos de todos estos detalles, no terminaríamos nunca de construirlos! Afortunadamente existen las librerías: programas y funciones bien empaquetados que podemos integrar a nuestros propios programas para reutilizar sus funcionalidades. En Python existen miles de librerías que nos resuelven varios de los problemas que mencionamos arriba, pero indiscutiblemente las librerías Numpy, Matplotlib y Pandas son las que se han convertido prácticamente en un estándar. En este módulo estudiaremos los aspectos más importantes de estas librerías, pero nuestro objetivo primordial no es que te vuelvas un experto en su uso. Nuestro objetivo real es que desarrolles la habilidad para adoptar una nueva librería instalándola, revisando su documentación, siguiendo tutoriales y resolviendo problemas que sean progresivamente más complicados. Si al final de este módulo no eres un experto en Pandas pero eres capaz de indagar y adoptar cualquier otra librería de Python que requieran tus programas, habremos logrado nuestro objetivo. Ten en cuenta que el tiempo estimado para la realización de todas las actividades de este módulo es de cerca de 20 horas, tiempo que puedes invertir de acuerdo con tus posibilidades. Nuestra recomendación es que desarrolles todas las actividades en el orden propuesto y que consideres hacerlo en un tiempo de dos semanas.

Go to Class
MOOC List is learner-supported. When you buy through links on our site, we may earn an affiliate commission.

Related Courses

Estadística aplicada a los negocios (Coursera) Coursera
Universidad Austral

Estadística aplicada a los negocios (Coursera)

La toma de decisiones está en la esencia de los negocios. Gerenciar es tomar decisiones, muchas veces bajo presión, con información desordenada y en un contexto de incertidumbre. Un aspecto básico es entender y analizar la información, organizar los datos de forma de facilitar su posterior uso y la toma de decisiones.

Nov 9th 2026
4 Weeks
Problem Solving Using Computational Thinking (Coursera) Coursera
University of Michigan

Problem Solving Using Computational Thinking (Coursera)

Have you ever heard that computers "think"? Believe it or not, computers really do not think. Instead, they do exactly what we tell them to do. Programming is, "telling the computer what to do and how to do it." Before you can think about programming a computer, you need to work out exactly what it is you want to tell the computer to do. Thinking through problems this way is Computational Thinking. Computational Thinking allows us to take complex problems, understand what the problem is, and develop solutions. We can present these solutions in a way that both computers and people can understand.

Nov 9th 2026
5-12 Weeks
Applied Text Mining in Python (Coursera) Coursera
University of Michigan

Applied Text Mining in Python (Coursera)

This course will introduce the learner to text mining and text manipulation basics. The course begins with an understanding of how text is handled by python, the structure of text both to the machine and to humans, and an overview of the nltk framework for manipulating text. The second week focuses on common manipulation needs, including regular expressions (searching for text), cleaning text, and preparing text for use by machine learning processes. The third week will apply basic natural language processing methods to text, and demonstrate how text classification is accomplished. The final week will explore more advanced methods for detecting the topics in documents and grouping them by similarity (topic modelling).

Nov 9th 2026
4 Weeks
Estructuras de datos de Python (Coursera) Coursera
University of Michigan

Estructuras de datos de Python (Coursera)

Este curso presentará las estructuras de datos básicas del lenguaje de programación Python. Veremos los conceptos básicos de la programación de procedimientos y exploraremos cómo podemos usar las estructuras de datos integrados de Python, como listas, diccionarios y tuplas, para realizar análisis de datos cada vez más complejos. Este curso abarcará los capítulos 6 a 10 del libro de texto “Python para todos”. Este curso cubre Python 3.

Nov 9th 2026
5-12 Weeks
EU policy and implementation: making Europe work! (Coursera) Coursera
Leiden University

EU policy and implementation: making Europe work! (Coursera)

People have become more critical of EU policy and often seem to prefer local policy solutions in response to globalisation problems. How do you experience EU policy? Does it help? And if not, how can we change this? In this course, we learn how the European Union prepares and decides on policy, and how policy is transferred to member states and implemented by various authorities, including regional and local governments. We discuss the challenges of the European multi-level governance structure. We also focus on the main causes of policy failure or success. On this journey, we focus on actual policy and present the views of various experts: how easy is it to establish yourself in another EU-country?

Nov 9th 2026
5-12 Weeks
Learn JavaScript (Coursera) Coursera
Scrimba

Learn JavaScript (Coursera)

This is perhaps the most interactive JavaScript course ever recorded. It contains 140+ coding challenges, meaning that you will finally build that ever-so-important JavaScript muscle memory. You will solve the challenges directly in the browser thanks to Scrimba's interactive video technology, so there's not setup needed. Say goodbye to "tutorial hell" and get ready to start feeling your JavaScript superpowers grow exponentially.

Nov 9th 2026
4 Weeks
Uso de bases de datos con Python (Coursera) Coursera
University of Michigan

Uso de bases de datos con Python (Coursera)

Este curso presentará a los estudiantes los conceptos básicos del lenguaje de consulta estructurado (Structured Query Language, SQL), así como el diseño básico de bases de datos para almacenar datos como parte de una iniciativa de varios pasos para recopilar, analizar y procesar datos. El curso utilizará SQLite3 como base de datos. También crearemos rastreadores web y procesos de visualización y recopilación de datos de varios pasos. Utilizaremos la biblioteca D3.js para realizar la visualización básica de datos.

Nov 9th 2026
5-12 Weeks
Machine Learning Rapid Prototyping with IBM Watson Studio (Coursera) Coursera
IBM

Machine Learning Rapid Prototyping with IBM Watson Studio (Coursera)

An emerging trend in AI is the availability of technologies in which automation is used to select a best-fit model, perform feature engineering and improve model performance via hyperparameter optimization. This automation will provide rapid-prototyping of models and allow the Data Scientist to focus their efforts on applying domain knowledge to fine-tune models. This course will take the learner through the creation of an end-to-end automated pipeline built by Watson Studio’s AutoAI experiment tool, explaining the underlying technology at work as developed by IBM Research.

Nov 9th 2026
4 Weeks
Fundamentals of Organization (Coursera) Coursera
Politecnico di Milano

Fundamentals of Organization (Coursera)

Organization is a fundamental theme to understand the real functioning of each company or, more in general, of any institution, and it is part of the basic know-how of each manager. Organization design implies decisions on how work is subdivided and how coordination between the various activities and people who autonomously perform them is guaranteed.

Nov 9th 2026
3 Weeks
Behavioral Finance (Coursera) Coursera
Duke University

Behavioral Finance (Coursera)

We make thousands of decisions every day. Do I cross the road now, or wait for the oncoming truck to pass? Should I eat fries or a salad for lunch? How much should I tip the cab driver? We usually make these decisions with almost no thought, using what psychologists call “heuristics” – rules of thumb that enable us to navigate our lives. Without these mental shortcuts, we would be paralyzed by the multitude of daily choices.

Nov 9th 2026
3 Weeks