¿Quieres convertirte en un experto en la Programación Integral en Python? Combinarás la elegancia del lenguaje con la potencia de la modularidad, facilitando el desarrollo de aplicaciones robustas y eficientes”

##El/La## Programación Integral en Python sobresale como elección preferida por desarrolladores y empresas. En primer lugar, Python es conocido por su sintaxis clara y legible, lo que facilita la comprensión del código. Además, su versatilidad permite la integración eficiente de diferentes paradigmas de programación, como la Programación Orientada a Objetos, proporcionando así un enfoque holístico y adaptable. Asimismo, la Programación Integral destaca por su enfoque modular, facilitando la reutilización de código y la mantenibilidad de proyectos a largo plazo. Así, la combinación de ambos aspectos resulta en una herramienta poderosa y accesible.

En este contexto, TECH ha desarrollado esta Experto universitario en Programación Integral en Python, el cual abarca un extenso temario destinado a proporcionar a los informáticos una comprensión integral del lenguaje y a desarrollar habilidades avanzadas en programación. De esta forma, se abordará la creación y ejecución de programas en Python, así como el uso de herramientas de desarrollo integrado (IDEs) para la ejecución de scripts.

Asimismo, se ahondará en el desarrollo integral de aplicaciones en Python, para que el profesional se especialice en el diseño y modelado avanzado de aplicaciones, pruebas y debugging efectivos, optimización de código, despliegue y mantenimiento de aplicaciones. Además, se abordan aspectos sobre la arquitectura de aplicaciones y el manejo de dependencias, seguridad y autenticación.

Igualmente, el temario se enfocará en el uso de bibliotecas esenciales, técnicas de control de flujo y funciones específicas para el procesamiento de datos. Así, los egresados aprenderán sobre las mejores prácticas de codificación, estilo, convenciones, documentación, pruebas y depuración en el contexto del análisis de datos. Finalmente, se analizarán recursos en línea y comunidades de Python, facilitando el acceso a una amplia gama de recursos.
Por ello, TECH ofrecerá a los alumnos una certificación flexible y 100% online, fundamentada en la revolucionaria metodología Relearning, la cual se centra en la repetición de conceptos fundamentales para fortalecer la asimilación de los contenidos.

Aprovecha todos los beneficios de la Programación Integral en Python, la cual simplifica el proceso de desarrollo y ofrece una flexibilidad y potencia inigualables para enfrentar las demandas cambiantes del mundo digital”  

Esta Experto universitario en Programación Integral en Python contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son: 

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Programación Integral en Python
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información teórica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras 
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Aplicarás los principios SOLID y el diseño modular, junto con el uso de UML y diagramas en el diseño y modelado de aplicaciones, todo a través de una amplia biblioteca con los recursos multimedia más innovadores”  

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio. 

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales. 

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.  

Profundizarás en la gestión de referencias a objetos, datos de colección, operaciones lógicas y aritméticas, y conceptos clave, como entrada/salida, funciones, strings y manejo de errores”

Gracias a esta Experto universitario 100% online, te equiparás con las herramientas necesarias para enfrentar desafíos reales en el mundo del desarrollo de Software y el análisis de datos usando Python”

Esta Experto universitario ha sido elaborado para proporcionar a los profesionales una inmersión completa en el campo de ##el/la## Programación Integral en Python. Desde la creación de programas, hasta el manejo avanzado de datos, el plan de estudios abarcará todos los aspectos cruciales para forjar desarrolladores altamente competentes. Por ello, los contenidos no solo indagarán en la sintaxis clara y legible de Python, sino que también profundizarán en conceptos avanzados, como la gestión de referencias a objetos, el diseño modular y los patrones arquitectónicos comunes.

Desde el análisis de datos, hasta la implementación de proyectos avanzados, este plan de estudios te equipará con las destrezas esenciales para triunfar en el dinámico panorama de la programación” 

Módulo 1. Programación en Python

1.1. Creación y ejecución de programas en Python

1.1.1. Configuración del entorno de desarrollo
1.1.2. Ejecución scripts en Python
1.1.3. Herramientas de Desarrollo Integrado (IDEs)

1.2. Datos en Python

1.2.1. Tipos primitivos (int, float, str)
1.2.2. Conversión y casting de tipos de datos en Python
1.2.3. Inmutabilidad y almacenamiento de datos en Python

1.3. Referencias a objetos en Python

1.3.1. Referencias en memoria
1.3.2. Identidad vs igualdad
1.3.3. Gestión de referencias y recolección de basura

1.4. Datos de colección en Python

1.4.1. Listas y operaciones comunes
1.4.2. Tuplas y su inmutabilidad
1.4.3. Diccionarios y acceso a datos

1.5. Operaciones lógicas en Python

1.5.1. Operadores booleanos
1.5.2. Expresiones condicionales
1.5.3. Short-Circuit Evaluation

1.6. Operadores aritméticos en Python

1.6.1. Operaciones aritméticas en Python
1.6.2. Operadores de división 
1.6.3. Precedencia y asociatividad

1.7. Entrada/salida en Python

1.7.1. Lectura de datos desde la entrada estándar
1.7.2. Escritura de datos a la salida estándar
1.7.3. Manejo de archivos

1.8. Creación y llamada de funciones en Python

1.8.1. Sintaxis de funciones
1.8.2. Parámetros y argumentos
1.8.3. Valores de retorno y funciones anónimas

1.9. Uso de strings en Python

1.9.1. Manipulación y formateo de strings
1.9.2. Métodos comunes de strings
1.9.3. Interpolación y F-strings

1.10. Gestión de errores y excepciones en Python

1.10.1. Tipos comunes de excepciones
1.10.2. Bloques try-except
1.10.3. Creación de excepciones personalizadas

Módulo 2. Desarrollo de aplicaciones en Python

2.1. Arquitectura de aplicaciones en Python

2.1.1. Diseño de Software
2.1.2. Patrones arquitectónicos comunes
2.1.3. Evaluación de requerimientos y necesidades

2.2. Diseño y modelado de aplicaciones en Python

2.2.1. Uso de UML y diagramas
2.2.2. Modelado de datos y flujo de información
2.2.3. Principios SOLID y diseño modular

2.3. Gestión de dependencias y librerías en Python

2.3.1. Manejo de paquetes con Pip
2.3.2. Uso de entornos virtuales
2.3.3. Resolución de conflictos de dependencias

2.4. Patrones de diseño en desarrollo en Python

2.4.1. Patrones creacionales, estructurales y de comportamiento
2.4.2. Aplicación práctica de patrones
2.4.3. Refactorización y patrones

2.5. Pruebas y Debugging en aplicaciones en Python

2.5.1. Estrategias de Testing (Unitario, Integración)
2.5.2. Uso de Frameworks de pruebas
2.5.3. Técnicas de Debugging y herramientas

2.6. Seguridad y autenticación en Python

2.6.1. Seguridad en aplicaciones
2.6.2. Implementación de autenticación y autorización
2.6.3. Prevención de vulnerabilidades

2.7. Optimización y rendimiento de aplicaciones en Python

2.7.1. Análisis de rendimiento
2.7.2. Técnicas de optimización de código
2.7.3. Manejo eficiente de recursos y datos

2.8. Despliegue y distribución de aplicaciones en Python

2.8.1. Estrategias de despliegue
2.8.2. Uso de contenedores y orquestadores
2.8.3. Distribución y actualizaciones continuas

2.9. Mantenimiento y actualización en Python

2.9.1. Gestión del ciclo de vida del Software
2.9.2. Estrategias de mantenimiento y refactorización
2.9.3. Actualización y migración de sistemas

2.10. Documentación y soporte técnico en Python

2.10.1. Creación de documentación efectiva
2.10.2. Herramientas para la documentación
2.10.3. Estrategias de soporte y comunicación con usuarios

Módulo 3. Procesamiento de datos y Big Data con Python

3.1. Uso de Python en datos

3.1.1. Python en ciencia de datos y análisis
3.1.2. Bibliotecas esenciales para datos
3.1.3. Aplicaciones y ejemplos

3.2. Configuración del entorno de desarrollo con Python

3.2.1. Instalación de Python y herramientas 
3.2.2. Configuración de entornos virtuales
3.2.3. Herramientas de Desarrollo Integrado (IDE)

3.3. Variables, tipos de datos y operadores en Python

3.3.1. Variables y tipos de datos primitivos
3.3.2. Estructuras de datos
3.3.3. Operadores aritméticos y lógicos

3.4. Control de Flujo: Condicionales y bucles

3.4.1. Estructuras de control condicionales (if, else, elif)
3.4.2. Bucles (for, while) y control de flujo
3.4.3. Comprensiones de lista y expresiones generadoras

3.5. Funciones y modularidad con Python

3.5.1. Uso de funciones
3.5.2. Parámetros, argumentos y valores de retorno
3.5.3. Modularidad y reutilización de código

3.6. Manejo de errores y excepciones con Python

3.6.1. errores y excepciones
3.6.2. Manejo de excepciones con try-except
3.6.3. Creación de excepciones personalizadas

3.7. Herramienta IPython

3.7.1. Herramienta IPython
3.7.2. Uso de IPython para análisis de datos
3.7.3. Diferencias con el intérprete estándar de Python

3.8. Jupyter Notebooks

3.8.1. Jupyter Notebooks
3.8.2. Uso de cuadernos para análisis de datos
3.8.3. Publicación de cuadernos Jupyter

3.9. Mejores prácticas de codificación en Python

3.9.1. Estilo y convenciones (PEP 8)
3.9.2. Documentación y comentarios
3.9.3. Estrategias de pruebas y depuración

3.10. Recursos y comunidades de Python

3.10.1. Recursos en línea y documentación
3.10.2. Comunidades y foros
3.10.3. Aprendizaje y actualización en Python

Con un enfoque en las mejores prácticas y metodologías modernas, el programa te impulsará a cultivar habilidades para diseñar, optimizar y mantener aplicaciones con eficacia”