Plan de Estudios

Módulo 1: Introducción a la Programación

Objetivo: Comprender los conceptos fundamentales de la programación, instalar y configurar herramientas necesarias, y diferenciar entre algoritmos y programación para escribir código básico en Python.

• Conceptos básicos de programación (software, hardware, lenguajes de programación).
• Instalación y configuración de herramientas (Python, Visual Studio Code, Jupyter Notebook).
• Etapas del desarrollo de software.
• Diferencia entre algoritmos y programación (diagramas de flujo, pseudocódigo).
• Sintaxis básica de Python (variables, operadores, estructura de un script).

Módulo 2: Fundamentos

Objetivo: Aprender a manejar los diferentes tipos de datos en Python, estructuras como listas, sets y diccionarios, así como comprender la programación orientada a objetos a nivel introductorio.

• Interface del programa (uso del intérprete, scripts vs. ejecución interactiva).
• Fundamentos de programación (conceptos de declaración, asignación y operadores).
• Tipos de datos en Python (números, cadenas, booleanos).
• Introducción a la programación orientada a objetos (POO): conceptos de clases y objetos.
• Listas (declaración, manipulación, métodos principales).
• Sets y Diccionarios (diferencias, uso, operaciones básicas).

Módulo 3: Lógica

Objetivo: Desarrollar habilidades en la construcción de lógica de programación mediante condiciones, iteraciones, funciones y clases, integrando módulos y algoritmos para resolver problemas computacionales.

• Condiciones (sentencias if, elif, else).
• Iteraciones y Bucles (for, while, control de flujo con break y continue).
• Funciones (definición, argumentos, retorno de valores).
• Clases y Objetos (constructores, atributos, métodos, encapsulamiento básico).
• Módulos en Python (importación, creación de módulos propios).
• Algoritmos (ordenamiento, búsqueda, lógica aplicada a resolución de problemas).

Módulo 4: Proyecto Final

Objetivo: Aplicar los conocimientos adquiridos en un proyecto práctico, utilizando operadores relacionales, gráficos básicos, la consola de Python y una planificación estructurada del análisis de datos.

• Operadores relacionales (comparaciones, uso en estructuras de control).
• Introducción a gráficos en Python (uso de Matplotlib o Seaborn).
• Uso de la consola para ejecución de scripts y depuración.
• Definición de problema y recolección de datos.
• Planificación del análisis (estructura, objetivos, implementación).
• Desarrollo del proyecto final (integración de todo lo aprendido).