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
Instructors: Valeria Herskovic
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What you'll learn
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.
Skills you'll gain
- Analysis
- Computational Thinking
- Computer Programming
- Data Structures
- Algorithms
- Data Manipulation
- Object Oriented Programming (OOP)
- Program Development
- Python Programming
- Object Oriented Design
- Skills section collapsed. Showing 9 of 10 skills.
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Taught in Spanish
See how employees at top companies are mastering in-demand skills
There are 8 modules in this course
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.
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En esta semana seguiremos entendiendo el concepto y operaciones asociadas a otros tipos de datos secuenciales.
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En esta semana entenderemos el concepto y operaciones asociadas a tipos de datos no-secuenciales.
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8 videos1 reading2 assignments
En esta semana definiremos tipos de datos propios sencillos, usando conceptos de clases, objetos, atributos y métodos.
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Esta semana entenderemos las herramientas de modelamiento para programas más complejos, como la interacción entre objetos y herencia.
What's included
4 videos1 reading2 assignments
En esta semana vamos a comprender el concepto de recursión y su uso para resolución de problemas.
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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.
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Felipe M.
Learner since 2018
"To be able to take courses at my own pace and rhythm has been an amazing experience. I can learn whenever it fits my schedule and mood."
Jennifer J.
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"I directly applied the concepts and skills I learned from my courses to an exciting new project at work."
Larry W.
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"When I need courses on topics that my university doesn't offer, Coursera is one of the best places to go."
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"Learning isn't just about being better at your job: it's so much more than that. Coursera allows me to learn without limits."
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17.14%
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EJ
Reviewed on Jan 16, 2024
Buen curso, con resolución de problemas a nivel intermedio. Buenos profesores. Lo recomiendo
GS
Reviewed on Apr 4, 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.
CO
Reviewed on Jan 11, 2024
Excelente curso, tanto teórico como práctico, se demuestra una alta calidad en los contenidos.