Python: Más allá del nivel intermedio

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Beginner

En esta sección, aprenderás los conceptos básicos de Python, te familiarizarás con tu espacio de trabajo, abordarás operaciones matemáticas sencillas y mostrarás tus resultados.

Aquí, aprenderás cómo almacenar elementos como números y texto en la memoria de la computadora, recordándolos por nombre. También tendrás una idea de la manipulación de texto en Python.

Aquí, profundizarás en el tipo de dato booleano y descubrirás su papel en la creación de programas que responden a condiciones específicas.

Continuando con los tipos de datos, esta sección te enseñará cómo agrupar atributos variados dentro de una sola variable usando listas, tuplas y diccionarios.

En esta parte, dominarás el arte de escribir Loops (Bucles) en Python - construcciones esenciales para iterar sobre lists, tuples, dictionaries, e incluso futuros dataframes.

Para concluir nuestro curso introductorio, exploraremos algunas funciones incorporadas y, a continuación, nos embarcaremos en la creación de nuestras propias funciones.

Consideraremos qué es una función en Python y algunas técnicas básicas utilizadas para crear funciones: cuáles son los argumentos de la función, cuál es el valor de retorno de la función, cuál es el cuerpo de la función y cómo usar la función en el código.

Aprende a definir funciones en Python utilizando argumentos posicionales y opcionales. Domina la flexibilidad de crear funciones que se adaptan a diferentes escenarios de entrada.

Aprende a trabajar con argumentos arbitrarios y argumentos de palabras clave en Python para manejar números variables de entradas. Entiende cómo los argumentos arbitrarios gestionan entradas posicionales flexibles y cómo los argumentos de palabras clave organizan argumentos nombrados en un diccionario para un diseño de funciones eficiente.

El valor de retorno de una función es el resultado directo de la ejecución de la función, que podemos usar en el programa. Hay varios tipos de valores de retorno de funciones - consideraremos los más comúnmente utilizados.

Explora el poder de la recursión y las funciones lambda en Python. Entiende cómo la recursión permite que una función se llame a sí misma para resolver problemas complejos, y cómo las funciones lambda proporcionan una forma concisa de definir funciones anónimas para tareas simples.

You'll find this topic enjoyable, and you'll learn how to pack and unpack values in a single assignment.

Explore the power of Python's function arguments, *args, **kwargs, and learn how to effectively use functions as arguments.

Discover the higher-order functions and how functions can be passed as arguments to other functions in programming.

What is variable scope, and how did we manage without it before? This topic is essential for understanding the following subjects: Closures and Decorators. I assure you that this topic will be both enjoyable and practical. You will gain knowledge about local, nonlocal, and global variables.

This section provides an in-depth exploration of Python decorators, a powerful feature that allows for the modification and enhancement of function behavior. Participants will learn how to write their own decorators, understand built-in decorators, and apply decorators in practical scenarios.

This is a hands-on course that will help you understand the basics of object-oriented programming in Python. You will learn how to create classes, work with objects, use inheritance, and extend the capabilities of your programs.

If you find yourself frustrated with import statements, the difference between modules and libraries, or managing your Python project structure, this section is your key to clarity.

Want to debug your code effectively and understand the power of leveraging various errors? This section demystifies error handling in Python, showcasing why it’s crucial for developers to master these skills for robust applications.

Eager to automate file operations in your projects? This section delves into the essentials of file handling in Python, equipping you with the tools to read, write, and manage files efficiently for smoother, more powerful applications.

You will learn the ins and outs of testing with Pytest and the fundamentals of Test-Driven Development (TDD). This section guides you through creating robust tests that enhance your code's reliability and streamline your development process.

Master automation testing with Unittest. Learn how to cover various test cases effectively using setup, teardown, and mocking.

In Python, iterators and generators are key concepts that enable efficient and memory-friendly data processing. While iterators follow a specific protocol for accessing data sequentially, generators simplify iteration by producing values on demand with the yield keyword. This section explores these concepts and their practical applications, helping you master memory-efficient programming.