Nivel Básico
45 clases
5 horas de contenido
16 horas de práctica
Comprende y aplica comprehensions, manejo de errores y funciones avanzadas en Python. Domina los sets y transforma listas y diccionarios eficientemente. Aprende a modularizar tu código y a gestionar errores sin detener la ejecución.
Conjuntos
Comprehensions
- 6
List Comprehension en Python: Sintaxis y Ejemplos Prácticos
08:44 min - 7
Comprensión de Diccionarios en Python: Ejemplos y Aplicaciones
11:57 min - 8
Dictionary Comprehension con Condicionales en Python
07:34 min - 9
Playgrounds: Crea una lista usando List Comprehension
- 10
Comparación de Listas, Tuplas y Conjuntos en Python
02:44 min
Funciones
- 11
Funciones en Programación: Creación y Uso en Python
09:47 min - 12
Funciones en Python: Retorno de Valores y Reutilización de Código
10:03 min - 13
Funciones en Python: Retorno múltiple y valores por defecto
06:30 min - 14
Entendiendo el Scope en Python: Variables y Funciones
07:54 min - 15
Refactorización de Juegos en Python: Uso de Funciones
15:10 min - 16
Playgrounds: Tienda de Tecnología
- 17
Funciones Lambda en Python: Sintaxis y Aplicaciones Prácticas
06:39 min - 18
Funciones de Orden Superior en Python: Concepto y Ejemplos Prácticos
08:48 min - 19
Uso de la función map en Python para transformar listas
08:43 min - 20
Transformaciones con Map en Diccionarios Complexos
09:56 min - 21
Manejo de referencias en memoria con diccionarios y map en Python
04:13 min - 22
Playgrounds: Multiplica todos los elementos por dos
- 23
Filtrado de listas con Filter en Python
09:19 min - 24
Playgrounds: Retorna solo palabras de 4 letras y más
- 25
Uso de Reduce en Python para Manipular Listas
07:46 min
Módulos
Manipulación de archivos y errores
- 31
Control manual de iteradores en Python con next
06:33 min - 32
Errores y Excepciones en Python: Identificación y Manejo Básico
08:28 min - 33
Manejo de Errores en Python: Uso de Try y Except
08:18 min - 34
Playgrounds: Captura la excepción: ZeroDivisionError
- 35
Lectura y manejo de archivos de texto en Python
06:52 min - 36
Lectura y escritura de archivos de texto en Python
06:11 min - 37
Procesamiento de Archivos CSV en Python para Análisis de Datos
15:49 min - 38
Playgrounds: Lee un CSV para calcular el total de gastos
Gráficas en Python
Próximos pasos
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
Nicolas Molina
Senior Web Developer con Angular y NestJS
🤝 Most Value Professional en Microsoft Developer Technologies
🌐 Google Developer Expert en Web Technologies y Angular
💯 Experto en Desarrollo Frontend y Backend con JavaScript
Proyecto del curso
Gráfica de población de países con Python
Visualiza datos de la población mundial. Lee archivos, manipula sus datos y crea gráficas utilizando Python.
Ver proyectosoftware y recursos necesarios
- Computadora con sistema operativo Windows, macOS o Linux
Opiniones del curso
4.8 · 1719 opiniones
Hector Fabian Rodriguez Acosta
@HectorFabianR17·
Recuerdo haber tomado este curso con el profe facundo martoni, y aun me acuerdo de muchas cosas excelente ¡¡¡
Hector Brito Diaz
@britodiazhector·
Buen profesor. Aunque que le paso a Facundo?
Christian Julian Acosta Santamaria
@Julian0216·
Muy buen repaso del curso visto anteriormente
Edier Gama
@edier_gama·
muh bueno la verdah
Kevin Morales
@iKenshu·
Excelente curso para seguir aprendiendo todas las funcionalidades que tiene Python. Recordé algunas cosas que necesitaba y el profesor explicó muy bien. Recomendado!
Luis augusto dordelly medina
@dordellyluis·
@ estoy feliz gracias platzi despues de 3 intento y mucho estudio lo logre .!!! gracias platzi por existir
Ángel David Chávez Santillán
@angeldcs0297·
Muy buen curso. Excelente nivel.
Andre Nunez
@andre.nunez·
Estuvo intenso en contenido pero muy bueno el curso 100% recomendado
Juan Serna
@Juanthon·
El profesor fue realmente bueno no solo en las explicaciones sino también en el código, gran contenido
Johan Jose Bastidas Parra
@jbastidas5799·
Excelente profesor muy completo
Maylith Ángulo Angulo
@maylithaa·
Actualizar y ampliar mis conocimientos en Python. Fue un curso excelente me gusta la metodología que usa el profesor ya que uno no se pierde.
@migarcia·
No sabia nada del tema y ahora me llevo un gran conocimiento, básico, pero espero seguir aprendiendo
Harvey Monsalve Gómez
@desarrolloargo720·
La simplicidad pero efectividad del curso. Se enseñan los fundamentos y con ejercicios cotidianos.
Josué Ramírez
@Josue_351·
Me gustó mucho, gracias platzi por este teacher que me enseño mucho sobre el mundo de python :)
Javier Emanuel González Andrade
@JavisEGA·
Es un muy buen curso de Python, me hubiese gustado que fuese en Visual Studio Code, pero igual Replit es una herramienta suficiente para cursarlo.
Barbara Saldia
@bsaldia·
Excelente explicación y retos del curso 10/10
Juan Diego Reyes Lopez
@juandiegoreyeslz29·
Muy buen curso :)
DEY WILLIAMS GORDILLO SALAZAR
@deygordillos1·
Muy bien explicado, recomendado.
Camilo Camargo Reyes
@analistasistemasdeinformacion1·
Que facilidad del profesor para explicar el contenido. Muy digerible
Juan Francisco Esquivel Correa
@juanfcoesquivel0·
Es un muy buen curso para empezar con Python y analisis de datos
Kevin Figueroa
@kevin-figueroa·
Excelente curso bastante completo para repsar y seguir aprendiendo
David Agudelo
@Dagudelo·
Me parece bueno el curso, pero es más básico que el curso de Carli-Code quizá deberían ver este y después el de Carli.
Daniel Ortega Sutil
@daniort1987·
El profesor es excelente, quizás las últimas clases son complejas para principiantes, pero su nivel de explicación es perfecto.
@fidel10_5·
muy bueno lo recomiendo
Diego Patricio Molina Mora
@diego.molina5444·
Excelente curso ....
Mauricio Muñoz Garcia
@mauriciomgmx·
Esta muy bien estructurado.
@gredygarrido·
muy didactico
Ignacio Robles
@NachoRob·
MUUUUY Recomendado el curso, el profesor es excelente y cómo siempre Platzi con los ejemplos y el proyecto final ayuda a cimentar el conocimiento.
@feernaandoo_n·
Es un curso util si se tiene un conocimiento de otro lenguaje y se esta aprendiendo python.
Carlos Alberto Villa Tobón
@carlosvillatobon·
bien!!
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Data Engineer
94 horas
16 Profes
Crea la infraestructura de extracción y preparación de datos para analítica en organizaciones.
Ruta
Data e Inteligencia Artificial
69 horas
19 Profes
Domina data science para sacar valor a los datos e incrementar su potencial con machine learning para integrar inteligencia artificial a productos de software.
Ruta
Entorno de Trabajo para Data e IA
16 horas
3 Profes
Configura y optimiza tu ambiente de desarrollo, obteniendo un rendimiento óptimo en proyectos de datos y IA. Potencia tu eficiencia y maximiza resultados
Ruta
Data Scientist
133 horas
31 Profes
¡Conviértete en Data Scientist! Domina el análisis de negocios, redes neuronales y más con cursos prácticos en Python, ML y Bases de Datos.
Ruta
Programación con Python
37 horas
5 Profes
Aprende a programar con Python, uno de los lenguajes más versátiles y demandados, desde sus fundamentos hasta técnicas avanzadas y buenas prácticas.
Ruta
Machine Learning Engineer
164 horas
37 Profes
Integra inteligencia artificial en el software de un producto y mejora su desempeño con sistemas de machine learning.
Ruta
Análisis y Manipulación de Datos con Python
25 horas
3 Profes
Da el siguiente paso como analista de datos utilizando Python. Maneja y analiza cantidades grandes de datos, profundiza y agiliza tu proceso de análisis.
Ruta
Data Scientist con Python
96 horas
17 Profes
Explora el fascinante mundo del Data Science con Python. Cada curso es un paso crucial hacia el análisis de datos y la creación de modelos de machine learning.
Ruta
Python: De Cero a Experto
56 horas
11 Profes
Explora la programación con cursos de Python, de cero a frameworks avanzados. Construye proyectos backend y domina el lenguaje más usado.
Comunidad
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender