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Ver Oferta Académica CompletaEste curso especializado tiene como propósito desarrollar habilidades prácticas avanzadas para el diseño, desarrollo y automatización de aplicaciones mediante el lenguaje de programación Python. Está especialmente estructurado bajo la metodología Practical Learning Method, donde el estudiante aplic…
1. Introducción a Python
Qué es Python
Variables y tipos de datos básicos
Lectura de entrada desde teclado
2. Configuración del entorno de desarrollo
Instalación y configuración de Visual Studio Code para desarrollo en Python
Configuración de extensiones como Pylance y GitHub Copilot o asistentes equivalentes
3. Cierre con IA: Primeros pasos asistidos
Desarrollo manual de un programa “Hola Mundo” en Python
Generación asistida por IA de un programa equivalente con explicación línea por línea
Comparación entre código escrito manualmente y código sugerido por IA para comprender sintaxis y estructura básica
1. Entradas y salidas en Python
Generación de salidas en consola
Recopilación y procesamiento de entradas de usuario
2. Cierre con IA: Mejora de programas básicos
Construcción manual de un programa de entradas y salidas
Uso de IA para agregar validaciones y manejo básico de errores
Comparación entre la implementación manual y la versión mejorada generada por IA
1. Estructuras condicionales en Python
Uso de la instrucción if
Uso de instrucciones else y elif
Operadores lógicos and y or
2. Cierre con IA: Interpretación de lógica condicional
Análisis de bloques condicionales complejos utilizando IA
Validación de explicaciones generadas por IA sobre la lógica del programa
Identificación de errores o interpretaciones incorrectas en explicaciones automáticas
1. Manejo de cadenas y números en Python
Cadenas en Python
Métodos de cadenas en Python
Formato de cadenas en Python
Operadores y operaciones básicas
Manejo de números y operaciones matemáticas
Conversión de cadenas a números y uso de valores absolutos
2. Cierre con IA: Validaciones asistidas
Generación asistida de funciones de validación para correos electrónicos, teléfonos y documentos de identificación
Uso de expresiones regulares generadas por IA para validación de datos
Pruebas y validación manual de expresiones regex propuestas por IA
1. Manejo de listas en Python
Presentación y creación de listas
Trabajo con números dentro de listas
Manipulación y transformación de datos en listas
2. Cierre con IA: Transformación de datos asistida
Análisis de conjuntos de datos desordenados utilizando estrategias propuestas por IA
Implementación manual de técnicas de manipulación de datos
Comparación entre soluciones desarrolladas manualmente y soluciones sugeridas por IA para optimización y claridad del código
1. Estructuras iterativas y diccionarios en Python
Uso de bucles while
Uso de bucles for
Creación y manipulación de diccionarios
Programación dinámica utilizando diccionarios
2. Cierre con IA: Optimización de estructuras iterativas
Conversión de bucles imperativos a comprensiones de listas y diccionarios asistida por IA
Comparación entre diferentes estilos de implementación enfocada en legibilidad y mantenibilidad
Análisis crítico de soluciones generadas por IA para optimización de código en Python
1. Funciones y parámetros en Python
Definición y uso de funciones
Argumentos de funciones
Argumentos de palabra clave
Argumentos variables en funciones
2. Cierre con IA: Documentación y tipado asistido
Generación automática de docstrings y type hints utilizando IA
Desarrollo manual de funciones y validación de documentación generada por IA
Revisión crítica de descripciones, parámetros y tipos sugeridos automáticamente
1. Expresiones avanzadas en Python
Uso de funciones lambda
Introducción a expresiones regulares
Comprensión de datos mediante list comprehensions y estructuras similares
2. Cierre con IA: Generación y validación de expresiones regulares
Descripción de patrones en lenguaje natural para generación de expresiones regex mediante IA
Pruebas de validación utilizando casos normales y casos límite
Análisis y corrección de expresiones regulares generadas automáticamente para garantizar precisión y confiabilidad
1. Programación orientada a objetos en Python
Clases y objetos
Constructor de una clase
Atributos y métodos
Herencia
Encapsulación
Polimorfismo
2. Cierre con IA: Proyecto integrador asistido
Diseño de un sistema orientado a objetos utilizando IA como apoyo de desarrollo
Definición manual de arquitectura y responsabilidades de clases por parte del estudiante
Uso de IA como pair programmer para acelerar la implementación y optimización del proyecto
Evaluación crítica de las decisiones de diseño y del código generado automáticamente
1. Manejo de errores y excepciones en Python
Identificación y análisis de errores en programas
Control y manejo de excepciones
Generación personalizada de excepciones
2. Cierre con IA: Debugging conversacional
Análisis de tracebacks y errores utilizando IA como apoyo de depuración
Validación manual de soluciones propuestas por IA antes de su implementación
Identificación de causas raíz y evaluación crítica de recomendaciones automáticas para corrección de errores
1. Manejo de archivos y sistema de archivos en Python
Interacción con el sistema de archivos
Gestión de directorios y archivos
Creación, lectura, escritura y manipulación de archivos
2. Cierre con IA: Proyecto final de automatización de archivos
Desarrollo de un script para procesamiento de archivos CSV y JSON utilizando IA como apoyo de programación
Implementación de soluciones de lectura, transformación y almacenamiento de datos
Explicación y validación detallada de cada sección del código desarrollado en conjunto con IA
1. Workflow profesional con IA
Criterios para determinar cuándo utilizar IA y cuándo resolver problemas manualmente
Identificación de tareas delegables a IA y tareas que requieren análisis y juicio humano
Buenas prácticas de versionamiento con Git para evidenciar el trabajo realizado por el desarrollador
2. Proyecto final integrador
Desarrollo de una aplicación CLI en Python, como un gestor de tareas o una calculadora financiera
Documentación de componentes desarrollados manualmente y componentes generados con apoyo de IA
Defensa técnica del proyecto mediante explicación detallada de cualquier sección del código implementado
Evaluación de comprensión, capacidad de análisis y uso responsable de herramientas de IA en el desarrollo de software
Este curso especializado tiene como propósito desarrollar habilidades prácticas avanzadas para el diseño, desarrollo y automatización de aplicaciones mediante el lenguaje de programación Python. Está especialmente estructurado bajo la metodología Practical Learning Method, donde el estudiante aplicará conceptos técnicos mediante la creación de proyectos reales o simulados, laboratorios prácticos y talleres enfocados en la adquisición de experiencia profesional tangible.
Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:
Para participar en este curso, los asistentes deben cumplir estrictamente con los siguientes requisitos específicos:
| Nuestra Oferta de Valor | Beneficio para el Participante o Empresa |
|---|---|
| Certificación internacional en Desarrollo de aplicaciones con Python PDAIA | 40 horas |
| • Temas de refuerzo E-learning y materiales exclusivos y simuladores | • Plataforma complementaria con recursos digitales, guías de estudio, grabaciones de apoyo y simuladores de examen. |
| • Modelo educativo en modalidad flexible (presencial o remoto en vivo) | • Posibilidad de elegir modalidad sin perder la interacción humana y el acompañamiento docente. |
| • Enfoque en empleabilidad y desempeño profesional y preparación para examen. | • Preparación orientada a certificación, desempeño laboral y escalamiento profesional basado en la práctica, potenciado con el apoyo de la IA. |
| • Integración de Inteligencia Artificial en el aprendizaje | • Los estudiantes utilizan herramientas IA para reforzar comprensión, practicar exámenes y potenciar su productividad. |
| • Certificación Internacional incluida | • Aval oficial con reconocimiento global. Incluye exámenes de certificación y acceso a la plataforma del partner. |
| • Laboratorios en entornos reales de aprendizaje. | • Experiencia práctica ilimitada con cuentas reales de laboratorio y acceso a infraestructura cloud profesional. |
| • Clases en vivo con instructores expertos certificados. | • Formación guiada y personalizada con acompañamiento directo en tiempo real, no es OFF Line. Clases grabadas solo para repaso. |
| • Atención personalizada, grupos reducidos. | • Seguimiento individual, evaluaciones de progreso y soporte técnico durante la formación. |
| • Soporte post-certificación y acceso extendido a recursos | • Asistencia posterior, acceso a materiales y actualizaciones continuas. |
| • Metodología práctica y proyectos reales y/o simulados. | • Aprendizaje aplicado: simulaciones, casos de negocio, proyectos y entornos reales de nube. |
| • Certificados de Aprobación y/o participación. | • Certificación Internacional de Python Certifier
• Infinity Training Institute EEUU: Diploma Certificación Internacional en inglés • Aula Matriz IETDH Colombia - Certificado de participación |
En Infinity Training Institute aplicamos metodología integral en constante evolución, centrada en el aprendizaje práctico, potenciada por Inteligencia Artificial, que permite personalizar la enseñanza, evaluar desempeños y optimizar la preparación para certificaciones internacionales, con instructores certificados, laboratorios reales, simuladores y plataformas e-learning. El participante aprende haciendo, desarrollando competencias técnicas y profesionales en grupos reducidos, seguimiento personalizado y soporte pre y post-certificación. Infinity Training Institute: Aprende. Aplica. Certifícate. Trasciende.
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Para continuar con tu inscripción, debes iniciar sesión o crear una cuenta.
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| • Modelo educativo en modalidad flexible (presencial o remoto en vivo) | • Posibilidad de elegir modalidad sin perder la interacción humana y el acompañamiento docente. |
| • Enfoque en empleabilidad y desempeño profesional y preparación para examen. | • Preparación orientada a certificación, desempeño laboral y escalamiento profesional basado en la práctica, potenciado con el apoyo de la IA. |
| • Integración de Inteligencia Artificial en el aprendizaje | • Los estudiantes utilizan herramientas IA para reforzar comprensión, practicar exámenes y potenciar su productividad. |
| • Certificación Internacional incluida | • Aval oficial con reconocimiento global. Incluye exámenes de certificación y acceso a la plataforma del partner. |
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| • Atención personalizada, grupos reducidos. | • Seguimiento individual, evaluaciones de progreso y soporte técnico durante la formación. |
| • Soporte post-certificación y acceso extendido a recursos | • Asistencia posterior, acceso a materiales y actualizaciones continuas. |
| • Metodología práctica y proyectos reales y/o simulados. | • Aprendizaje aplicado: simulaciones, casos de negocio, proyectos y entornos reales de nube. |
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