Taller Gratuito
Python para ciencia de datos: Introducción Práctica.
Aprendé Python desde cero para trabajar con datos de manera eficiente. Descubrí cómo analizar, limpiar y visualizar información aplicando herramientas clave que usan los profesionales de la ciencia de datos.
Taller Gratuito
Python para ciencia de datos: Introducción Práctica.
Aprendé Python desde cero para trabajar con datos de manera eficiente. Descubrí cómo analizar, limpiar y visualizar información aplicando herramientas clave que usan los profesionales de la ciencia de datos.
¿Qué vas a aprender en este taller gratuito?
En este taller gratuito aprenderás Python desde sus fundamentos hasta crear tu propio proyecto final. Comenzaremos explorando qué es Python y cómo se usa, para luego avanzar por conceptos clave de programación, estructuras de control, funciones y manejo de colecciones. Cada unidad está pensada para que construyas paso a paso tus habilidades y las apliques en un proyecto práctico final.
Unidad 1 – Inicio con Python
- Qué es Python y para qué sirve
- Historia breve y creador (Guido van Rossum)
- Características principales
- Campos y ejemplos de aplicación
- Instalación y configuración (Python + IDE recomendado)
- Tu primer script en Python
Unidad 2 – Conceptos básicos de programación
- Qué es un algoritmo (con ejemplos sencillos)
- Partes de un algoritmo (entrada, proceso, salida)
- Características de un buen algoritmo
- Paradigmas de programación y dónde encaja Python
- Estructuras de programación: secuenciales, selectivas y repetitivas
Unidad 3 – Primeros pasos con Python
- Variables y tipos de datos (int, float, str, bool)
- Operadores (aritméticos, lógicos y relacionales)
- Entrada y salida de datos (input(), print())
- Conversión de tipos (casting)
Unidad 4 – Control de flujo
- Estructuras selectivas (if, if-else, if-elif-else)
- Estructuras repetitivas (while, for)
- Uso de rangos (range())
Unidad 5 – Funciones y modularidad
- Definición y uso de funciones (def)
- Parámetros y valores de retorno
- Alcance de variables (scope)
Unidad 6 – Trabajo con colecciones
- Listas, tuplas, conjuntos y diccionarios
- Métodos y operaciones básicas
- Recorrido con ciclos
Unidad 7 – Proyecto final
- Crear un programa que utilice entrada, procesos, funciones, estructuras de control y colecciones
Al finalizar vas a poder:
- Configurar y manejar tu entorno de desarrollo en Python con confianza.
- Desarrollar programas que incluyan entrada, procesamiento y salida de datos.
- Implementar algoritmos usando estructuras selectivas y repetitivas.
- Trabajar con listas, tuplas, conjuntos y diccionarios de manera eficaz.
- Finalizar con un programa propio que integre funciones, colecciones y control de flujo.
¿A quién va dirigido?
Está pensado para vos
Estudiantes
Docentes
Emprendedores
Desarrolladores
Desarrolladores que quieran iniciarse en bases de datos
con una metodología clara y aplicada.
Tus guías
en el camino académico
Trabajando de manera articulada con la Facultad Politécnica de la UNVES
para acercar conocimiento aplicado a toda la comunidad.
Prof. Ing. José Federico Cáceres Alcaraz
Docente e instructor en el área de Informática. Actualmente en el SNPP, MECDigital y la Universidad Politécnica y Artística del Paraguay (UPAP). Egresado de la UNVES y la Universidad Nihon Gakko, con formación en Ingeniería en Sistemas y Didáctica Universitaria, cursando Maestría en Didáctica de la Educación Superior en la UNVES.
Prof. Robert Eduardo Araujo
Docente e investigador en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos. Experto en el uso de IA aplicada a procesos académicos y formación profesional. Fundador de Poguasu AI, dedicado a democratizar el acceso al conocimiento tecnológico en la región.
Constancia de Participación
al finalizar
Al concluir los participantes podrán solicitar una Constancia de Participación oficial, que acredita su asistencia y compromiso con la formación.
Esta constancia es un respaldo institucional que puede ser útil para incluir en procesos académicos, informes de capacitación o desarrollo profesional.
Esta constancia es un respaldo institucional que puede ser útil para incluir en procesos académicos, informes de capacitación o desarrollo profesional.