En este curso los estudiantes conocerán estructuras de datos secuenciales como listas, tuplas, stacks y colas. Luego, se presentarán estructuras no secuenciales como conjuntos y diccionarios, junto con sus ventajas y desventajas, lo que les permitirá escoger la representación apropiada para organizar datos de manera más eficiente. A continuación, se introducirán elementos de modelación para problemas más complejos mediante la programación orientada a objetos. Para finalizar se presentará la recursión como una estrategia alternativa a la resolución de problemas.
Programación en Python II: aprendiendo a estructurar datos
Programación en Python II: aprendiendo a estructurar datos
Instructeurs : Valeria Herskovic
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4.7
(80 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
11 heures pour terminer
3 semaines à 3 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Distinguir herramientas de modelamiento para programas más complejos, como herencia y polimorfismo.
Utilizar estructuras de datos secuenciales y no secuenciales para el almacenamiento y consulta de datos en programas computaciones.
Construir tipos de datos propios sencillos, a través de conceptos de clases, objetos, atributos y métodos.
Construir soluciones a problemas algorítmicos utilizando el modelo de programación recursiva.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : analysis
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Il y a 8 modules dans ce cours
En este curso estudiaremos los conceptos fundamentales para el desarrollo de algoritmos y su programación en computadores, enseñando conceptos que permitirán el desarrollo de programas utilizando diferentes estructuras de datos en Python 3. Podrás aprender a cómo definir estructuras de datos secuenciales y no secuenciales, así como tipos propios con orientación a objetos, y el paradigma de recursión. ¡Bienvenidos y bienvenidas !
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En esta semana entenderemos el concepto y operaciones asociadas a tipos de datos secuenciales.
Inclus
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En esta semana seguiremos entendiendo el concepto y operaciones asociadas a otros tipos de datos secuenciales.
Inclus
4 vidéos1 lecture2 devoirs
En esta semana entenderemos el concepto y operaciones asociadas a tipos de datos no-secuenciales.
Inclus
8 vidéos1 lecture2 devoirs
En esta semana definiremos tipos de datos propios sencillos, usando conceptos de clases, objetos, atributos y métodos.
Inclus
4 vidéos1 lecture2 devoirs
Esta semana entenderemos las herramientas de modelamiento para programas más complejos, como la interacción entre objetos y herencia.
Inclus
4 vidéos1 lecture2 devoirs
En esta semana vamos a comprender el concepto de recursión y su uso para resolución de problemas.
Inclus
4 vidéos1 lecture2 devoirs
Muchas gracias por acompañarnos en este proceso de aprendizaje.En este curso enseñamos a definir y utilizar estructuras de datos secuenciales y no secuenciales, así como tipos propios con orientación a objetos, y el paradigma de recursión. Con las herramientas adquiridas podrás profundizar en otros tópicos, como el análisis de datos cada vez más complejos, y has dado el primer paso hacia la ciencia de datos.
Inclus
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Évaluations de l’enseignant
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Pontificia Universidad Católica de Chile
University of Michigan
Universidad de los Andes
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Felipe M.
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Jennifer J.
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
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80 avis
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GG
5
Révisé le 25 oct. 2024
Me gusto, bien completo, pero debe tener más ejemplos, para poder comprender mas lo recursivo. Saludos
EJ
5
Révisé le 16 janv. 2024
Buen curso, con resolución de problemas a nivel intermedio. Buenos profesores. Lo recomiendo
GS
5
Révisé le 4 avr. 2023
se notó la mejora entre aprendiendo python i y ii, aquí hubo más cariño. Eso sí, hubo dos clases que fueron muy superficiales para la complejidad del tema tratado.
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