Miguel Angel Velazquez Romero
I'm Ready for POO y algoritmos con Python.
Diego Alessandro Galvez Rodriguez
^_^
Braian Suarez
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¿Qué aprendiste en el curso?
Tuviste la oportunidad de adentrarte en el fascinante mundo de la computación, acumulando conocimientos valiosos para tu desarrollo profesional. Desde comprender cómo funcionan las computadoras hasta explorar su historia, cada módulo te ofreció nuevas perspectivas.
¿Por qué son necesarios los lenguajes de programación?
Los lenguajes de programación no solo permiten dar instrucciones específicas a las computadoras, sino que también facilitan la comunicación de ideas entre ingenieros de software. Es una herramienta crucial para traducir conceptos complejos en soluciones prácticas.
¿Qué conceptos clave se estudiaron?
A lo largo del curso, abordaste varios conceptos fundamentales en la programación que están presentes en todos los lenguajes:
El curso te guió también en la importancia de probar tus funciones, un paso crítico para asegurar que tus programas funcionen correctamente.
¿Cómo aplicar lo aprendido a diferentes lenguajes?
Lo aprendido no se limita a un solo lenguaje de programación como Python; son técnicas universales que puedes aplicar en cualquier lenguaje, como Scala, Java o Haskell. Esto te brinda la flexibilidad para adaptarte a cualquier entorno laboral.
¿Cuáles son las herramientas cognitivas clave?
Más allá de aprender técnicas específicas, el curso te ayuda a desarrollar herramientas cognitivas esenciales para dar un paso firme en tu carrera en computación. Estas habilidades te preparan para resolver cualquier problema que se presente.
¿Qué viene después en tu aprendizaje?
El viaje no termina aquí. En futuras entregas, te adentrarás en algoritmos de búsqueda, optimización y muchos conceptos más. Aprenderás a utilizar directorios de programación y la importancia detrás de ellos. Estas habilidades te permitirán resolver problemas complejos de manera eficiente.
Tu siguiente desafío es aplicar todas estas herramientas cognitivas y técnicas para evolucionar en el vasto campo del pensamiento computacional y ciencia de datos. ¡Nos vemos en el próximo curso!
Miguel Angel Velazquez Romero
I'm Ready for POO y algoritmos con Python.
Diego Alessandro Galvez Rodriguez
^_^
Braian Suarez
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Edinson Requena
Yo que ya tengo algunos años programando es increíble lo mucho que se aprende en platzi incluso en cursos introductorios. David es todo un crack! Acá dejo este enlace a un repositorio de github que cree con varios ejercicios de todos los temas que se vieron en este curso, espero les sirva! https://github.com/EdinsonRequena/articicial-inteligence-and-data-science/tree/master/introduccion-al-computo-con-python
Abdiel Guerrero
Muchas gracias!
Joaquín Rafael Montes
Genial!
Francisco Delgado
Muchas gracias, siempre me había sentido incomodo con los cursos que empiezan a enseñarte prácticamente transcribiendo código. Acá me force a entender la logica detras del mismo y espero me sea muy útil en mi ruta
Enrique Devars
¡Nunca pares de aprender! 💚
Edwar Cedeño
Esa es una de las razones por la que me gusta Platzi.
Porque lo que hacen es enseñarte de verdad, te explican el contexto, el porque y para que.
No como en otros lados que prácticamente lo que hacen es trascribir. :/
Pablo Reyes Abarca
Entendi este curso porque tenia bases de python, no se si hubiera podido sin bases. y aun asi, vi conceptos nuevos
Sebastian Cifuentes
Yo tengo bases en otros lenguages y se me hizo dificil en ciertos temas!
Alejandro Picado Brenes
Yo no tenía las bases de Python jaja, pero si tenía de otros lenguajes de programación
Karl Behrens Gil
Muy bueno este curso, aprendi técnicas nuevas de las que no tenía ni idea y todo por saltarme lo básico.
Les dejo el repo con mis apuntes de este curso que me ayudaron bastante. https://github.com/karlbehrensg/introduccion-pensamiento-computacional
Karla
Muchas gracias por tu aporte 👏🏼👏🏼
Andrés Fernández
Gracias, tu repositorio es excelente ¡Felicidades!
Genial todo lo aprendido en esta fase. Como algo repaso.
Un Algoritmo es una lista finita de instrucciones que describen un computo, que cuando se ejecuta con ciertas entradas (input) ejecuta pasos intermedios para llegar a un resultado (output)
Elementos básicos de programación: Bajo nivel: Esta optimizado para que una maquina lo pueda entender. Alto nivel: esta optimizado para que un humano lo pueda entender.
Dentro de los elementos básicos se encuentran las Literales. Son simplemente formas de inicial izar código en memoria. Literales: 1 , “abc, 2,0, True Operadores: + - * / = == Leterales: <Operador Literal>
Objetos: Son la abstracción mas alta dentro de cualquier lenguaje de programación. Tipos: enteros, flotantes, booleanos, decimales, vectores. Escalares: que se pueden subdividir No Escalares: no se pueden subdividir.
Asignación de Variables: son simplemente nombres que tienen valor de memoria. Las variables hacen los programas mas comprensibles, son simplemente nombres que apuntan a un valor en memoria, y el operador de asignación (=) asocia una variable con un valor.
Operadores Lógicos dentro de la programación: And – Or - Not
Iteraciones: estas nos permitirán realizar una misma tarea en varias ocasiones.
Los bucles, en diversos lenguajes de programación pueden ser definidos o indefinidos. Los bucles definidos preestablecen las condiciones de la iteración por adelantado. Por su parte, los bucles indefinidos establecen la condición en la que una iteración terminará.
Los bucles definidos se implementan en Python a través del keyword for. Por su parte, los bucles indefinidos se implementan con el keyword while.
Aproximacion de soluciones: Similar a enumeración exhaustiva, pero no necesita una respuesta exacta. Podemos aproximar soluciones con un margen de error que llamaremos epsilon.
Busqueda binaria: Cuando la respuesta se encuentra en un conjunto ordenado, podemos utilizar búsqueda binaria. Es altamente eficiente, pues corta el espacio de búsqueda en dos por cada iteración.
Descomposición: nos permiten dividir el código para agrupar las soluciones.
Tuplas: frecuencia inmutable de objetos. Es decir que no se pueden modificar. Las tuplas pueden contener cualquier tipo de valor. Tupla=(1,”dos”, True) tupla[0]
Rangos: Representan una secuencia de enteros.
Range(Comienzo, fin, pasos) Al igual que las cadenas y las tuplas, los rangos son inmutables.
Muy eficientes en uso de memoria y normalmente utilizados en for loops.
Listas: Son secuencias de Objetos, pero si pueden ser modificadas. Cuando se modifican las listas pueden existir efectos secundarios. Las listas se pueden iterar.
Para modificar las listas podemos Asignar via indice (my_lista[0]=5) Utilizar los métodos de la lista(append, pop, remove, insert, etc)
Diccionarios: Son como las listas, pero en lugar de usar indices utilizan llaves. No tienen orden interno, los diccionarios son mutables. Pueden iterarse. .
Pruebas de Caja negra: se basan en la especificación de una función en el programa. Prueba de inputs y valida outputs. Unit testing o integration testing.
Pruebas de caja de cristal: Se basan en el flujo del programación Prueba todos los caminos posibles de una función. Ramificaciones, bucles for y while. Regression testing o mocks
JESUS ALBERTO CARREÑO MARTINEZ
Chicos una duda, algún proyecto que me recomienden o un libro de ejercicios para poner en practica todo lo aprendido y no olvidarlo por favor? Gracias de antemano
Valenttina Cardozo
Sé de un libro de ejercicios que se llama The Python Workbook de Ben Stephenson, tiene cientos de ejercicios. Hay otro que creo que es más teórico pero tiene códigos más largos que el otro (leyendo código uno aprende un montón) y se llama Data Structures and Algorithms with Python de Kent. D Lee y Steve Hubbard. Los tengo, si quieres me dejas tu email y te los envío.
JESUS ALBERTO CARREÑO MARTINEZ
Muchas Gracias, lo apreciaría muchísimo
Axel Yaguana
Team PlatziAndrés Soret Chacin
Muchas gracias 👍👍
Cesar Hernández Ramírez
Hola alguien que me pueda decir ¿En qué rama del conocimiento se encuentran los algoritmos? :(
Luis Lira
No estoy muy seguro, pero creo que los algoritmos vienen desde las matemáticas.
Kevin J. Zea Alvarado
Se encuentran en matemáticas, lógica, ciencias de la computación y disciplinas relacionadas.
Carlos Eduardo Gomez García
Genial! Me gustó mucho el curso, aprendí aún más cosas sobre Python jaja, listo para seguir con Python 👀
Daniel Paloma Murcia
Comparto libro "Beginning Python - from novice to professional - 2017", para los que quieren aprender más ...
https://www.4shared.com/office/ycjuba5Tca/Beginning_Python_3ed_2017.html
Wilkins Bernardo Brito Serrano
¡Qué bien! Estaba justo pensndo en algo así. muchísimas gracias por compartirlo.
Jhon Fredy Duarte Vargas
Como siempre muy buen curso excelente profesor.
Ricardo Andrés Pabón Rincón
Excelente tutor. Es un gusto iniciar esta ruta de IA - Python con David. Muy motivado.
Antony Diaz
Me encanto el curso. Gracias, David :)
Nicolás Mayorga Vargas
Estuvo excelente el curso. Pero no dejaron las diapositivas adjuntas :(
Facundo Nicolás García Martoni
ProfesorLo estoy gestionando, en unos días estarán online ;)
Carlos Manuel Ruz Troncoso
Que curso me conviene despues el de POO y algoritmos con python o solo Python? u otro?
JuanFe Peralta
Team Platzi¿Este es tu primer curso de Python?
Carlos Manuel Ruz Troncoso
Ya tenia nociones del lenguaje, este curso me ha ayudado con conceptos generales que desconocia, yo de carrera soy arquitecto ( de casas) . Me gustaria saber cual deberia ser el siguiente paso para mi.
Aramis Ramirez
Hola :D Les comparto mi resumen del curso para que estudien antes del examen Enlace delResumen del curso Nunca pares de aprender y suerte tu examen !! Exito
Cristian David Uribe
Muchas gracias compañero!
Martin DAVILA
Si llegaron conmigo hasta aquí primero un aplauso y después a seguir aprendiendo