Sé que ha escuchado cosas increibles sobre Python, sobre cuán versátil es y sus aplicaciones en el desarrollo web y la ciencia de datos. Posiblemente quiere aprender Python, pero no está seguro de cómo empezar.

En este artículo planteo un programa de 10 semanas para aprender Python, de una forma continua. Este programa esta diseñado para un dominio extenso de Python a un ritmo moderado.

Semana 1: Conceptos básicos

En la primera semana, es importante sentirse cómodo con el entorno Python, instalando Python en su máquina. Comprenda qué es la programación y cómo funcionan los lenguajes de programación. Luego, comience con algunos conceptos básicos centrándose en la sintaxis y varios tipos de datos.

  • Instalación
  • Aprenda sobre la sintaxis
  • Variables y alcance
  • Tipos de datos (númericos, cadena, listas, tuplas, diccionario, conjunto)
  • Sea curioso y explore Python.

Si se pregunta dónde puede aprender estos temas, puede aprender Python gratis en Hoja Maestra de Python.

Semana 2: control de flujo

Esta semana, estudiemos las declaraciones de control que se utilizan para tomar decisiones de acuerdo con algunas condiciones específicas. Además, aprenderá a ejectuar tareas repetitivas en bucles. Luego, puede pasar a la funcionalidad de encapsulamiento dentro del código de bloques con funciones. Al final de esta semana, podrá empezar a practica con algunas preguntas básicas de la entrevista. Algunos sitios recomendados para prácicar son: hackerrank, leetcode, topcoder.

  • Declaración de control
  • Condicionales
  • Bucles
  • Funciones
  • Prácticar más de 20 problemas de codificación.

Semana 3: Programación Orientada a Objetos

Esta semana, estudiaremos Programación Orientada a Objetos, que todo programador debe saber. El concepto de la Programación Orientada a Objetos ayuda a escribir código más limpio y manejable. Después de aprender los conceptos, debe practira algunas preguntas de programación adicionales.

  • Programación Orientada a Objetos
  • Clases y Objetos
  • Herencia
  • Prácticar más de 30 problemas de programación.

Semana 4: Intermedio

En este punto, ha cubierto la mayoría de los conceptos básicos. Ahora, estudiaremos algunos temas más complejos que lo ayudarán a escribir código más optimizado.

  • Funciones de Python
  • Uso de listas
  • Lectura y escritura de archivos
  • Generadores de Python

Semana 5: Introducción al desarrollo web

Para el desarrollo web, los marcos de trabajo de Python más populares son Django y Flask. Puedes elegir cualquiera de los dos, pero recomiendo Django. Ahora es tu oportunidad de empezar con algunos conceptos básicos de front-end (HTML, CSS y JavaScript) junto con algunos de Django.

Semana 6: Más de desarrollo Web

Esta semana, se profundiza en los conceptos de Django, y al final, desarrollamos una aplicación web simple capaz de manejar operaciones CRUD. Puede elegir un proyecto de su elección, por ejemplo, el proyecto puede agregar detalles del libro a una base de datos y ofrecer a los usuarios las opciones para editar, eliminar o agregar nuevos detalles a un libro.

  • Personalización del administrador de Django
  • Manejo de formularios DJango
  • DJango con AJax
  • DJango ORM
  • DJango Bootstrap
  • Alojamiento web Django
  • Proyecto: aplicación web CRUD

Semana 7: Introducción a la ciencia de datos

Python se usa a menudo en la ciencia de datos, y realmente puede mejorar su perfil profesional al aprender este campo. Entonces, esta semana vamos a comenzar a trabajar con algunos conceptos preliminares de ciencia de datos y trabajar con algunas bibliotecas populares (Pandas, Numpy y matplotlib)

  • ¿Que es la ciencia de datos?
  • Pandas
  • Numpy
  • Visualización de datos con matplotlib

Semana 8: Aprendizaje automático con scikit-learn

Esta semana, nos sumergimos en el aprendizaje automático, que es un sub conjunto de ciencia de datos. Primero, trabaje para comprender algunos conceptos básicos detrás del aprendizaje automático, incluido sus diversos sub conjuntos y algoritmos de uso común. Entonces, comience a trabajar con sciki-learn para entrenar y probar algunos de sus primeros clasificadores.

  • Tipos de aprendizaje automático
  • Algoritmos de aprendizaje automático
  • sciki-learn

Semana 9: Aprendizaje automático práctico

Esta semana, práctique temas relacionados a aprendizaje automático práctico e implemente algoritmos de aprendizaje automático. Kaggle es un gran sitio para encontrar conjuntos de datos e incluso ejemplos de implementaciones de algoritmos con código, que incluyen:

  • Regresión lineal
  • Regresión logística
  • K-vecinos más cercanos
  • SVM
  • Árboles de decisión
  • Random forest

Semana 10: Proyectos de Python

Esta semana puede pensar en un proyecto que le dará la oportunidad de construir y aplicar todo lo que ha aprendido. Comparto con ustedes un blog con 14 increíbles proyectos de Python.


Este artículo se encuentra basado en Learn Python – Take This 10 Week Transformation Challenge.

Aprenda Python: el desafío de 10 semanas
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