PROGRAMACIÓN CON PYTHON 

DIPLOMADO EN PROGRAMACIÓN CON PYTHON

DIPLOMADO DE ALTO NIVEL

Especialización en Desarrollo de Software, Automatización de Procesos, Análisis de Datos y Aplicaciones Inteligentes con Python

PRESENTACIÓN

Python se ha consolidado como uno de los lenguajes de programación más utilizados en el desarrollo de software, la automatización de procesos, el análisis de datos, la inteligencia artificial y la creación de soluciones tecnológicas.

El Diplomado en Programación con Python de ABCDiplomados ofrece una formación especializada y progresiva que comprende los fundamentos de programación, estructuras de datos, programación orientada a objetos, bases de datos, desarrollo de aplicaciones, automatización, servicios web y herramientas modernas de ingeniería de software.

El programa está orientado a desarrollar competencias prácticas para diseñar, implementar, probar y mantener soluciones informáticas utilizando Python, aplicando buenas prácticas de programación, seguridad y desarrollo profesional.

¿POR QUÉ ESTUDIAR ESTE DIPLOMADO?

• Aprender programación con Python desde los fundamentos hasta aplicaciones avanzadas.

• Desarrollar programas y soluciones informáticas para diferentes necesidades profesionales.

• Automatizar tareas administrativas, operativas y tecnológicas.

• Aplicar programación orientada a objetos y estructuras de datos.

• Integrar aplicaciones con bases de datos y servicios web.

• Desarrollar aplicaciones web y servicios mediante frameworks especializados.

• Utilizar Python para análisis de datos e inteligencia artificial.

• Implementar proyectos de software aplicando metodologías y buenas prácticas profesionales.

OBJETIVO GENERAL

Desarrollar competencias profesionales para diseñar, programar, implementar y mantener aplicaciones informáticas mediante el lenguaje Python, integrando estructuras de datos, programación orientada a objetos, bases de datos, automatización, desarrollo web, análisis de información y herramientas modernas de ingeniería de software.

PERFIL DE INGRESO

Dirigido a profesionales, técnicos, estudiantes, especialistas en informática, ingenieros, administradores, docentes, emprendedores y personas interesadas en desarrollar competencias de programación y automatización mediante Python.

No se requieren conocimientos avanzados de programación, debido a que el programa desarrolla sus contenidos de manera progresiva.

PERFIL DEL EGRESADO

Al finalizar el diplomado, el participante estará en capacidad de desarrollar programas con Python, aplicar principios de programación orientada a objetos, gestionar archivos y bases de datos, automatizar procesos, construir servicios web, implementar pruebas de software y desarrollar soluciones tecnológicas adaptadas a necesidades profesionales.

ESTRUCTURA DEL DIPLOMADO

MÓDULO 01. FUNDAMENTOS DE PROGRAMACIÓN Y ENTORNO DE DESARROLLO CON PYTHON

Objetivo: Comprender los principios fundamentales de programación y utilizar el entorno de desarrollo de Python para construir programas básicos mediante instrucciones, variables, operadores y estructuras de control.

Capítulo 1.1. Introducción a la programación y Python

1.1.1. Conceptos, evolución y fundamentos de la programación informática.

1.1.2. Características, aplicaciones y ventajas del lenguaje Python.

1.1.3. Instalación, configuración y ejecución del entorno de desarrollo.

Capítulo 1.2. Fundamentos del lenguaje Python

1.2.1. Sintaxis, indentación, comentarios y estructura de programas.

1.2.2. Variables, constantes, tipos de datos y conversiones.

1.2.3. Operadores aritméticos, relacionales, lógicos y de asignación.

Capítulo 1.3. Estructuras de control de flujo

1.3.1. Condicionales mediante if, elif y else.

1.3.2. Estructuras repetitivas for y while.

1.3.3. Control de iteraciones mediante break, continue y estructuras anidadas.

Capítulo 1.4. Desarrollo de programas iniciales

1.4.1. Entrada y salida de información mediante funciones básicas.

1.4.2. Diseño de algoritmos y resolución de problemas computacionales.

1.4.3. Implementación y depuración de programas básicos en Python.

MÓDULO 02. ESTRUCTURAS DE DATOS Y MANIPULACIÓN DE INFORMACIÓN EN PYTHON

Objetivo: Aplicar estructuras de datos y técnicas de manipulación de información para desarrollar programas eficientes, organizados y capaces de procesar diferentes tipos de registros.

Capítulo 2.1. Secuencias y colecciones de datos

2.1.1. Creación, acceso y modificación de listas.

2.1.2. Uso de tuplas y operaciones con secuencias inmutables.

2.1.3. Indexación, segmentación y comprensión de listas.

Capítulo 2.2. Diccionarios y conjuntos

2.2.1. Estructura, creación y manipulación de diccionarios.

2.2.2. Aplicación de conjuntos y operaciones de pertenencia.

2.2.3. Combinación de estructuras de datos para representar información.

Capítulo 2.3. Procesamiento de cadenas de texto

2.3.1. Métodos de manipulación, búsqueda y transformación de cadenas.

2.3.2. Formateo de textos mediante f-strings y expresiones de formato.

2.3.3. Validación y normalización de información textual.

Capítulo 2.4. Algoritmos y eficiencia de procesamiento

2.4.1. Técnicas de búsqueda y ordenamiento de datos.

2.4.2. Introducción a la complejidad algorítmica y notación Big O.

2.4.3. Selección de estructuras de datos según requisitos de rendimiento.

MÓDULO 03. FUNCIONES, MÓDULOS Y PROGRAMACIÓN MODULAR

Objetivo: Diseñar programas reutilizables y organizados mediante funciones, módulos y paquetes, aplicando principios de modularidad, documentación y mantenimiento del código.

Capítulo 3.1. Fundamentos de funciones

3.1.1. Definición, invocación y estructura de funciones.

3.1.2. Parámetros, argumentos y valores de retorno.

3.1.3. Alcance de variables y administración del estado.

Capítulo 3.2. Técnicas avanzadas de funciones

3.2.1. Argumentos posicionales, nombrados y valores predeterminados.

3.2.2. Funciones lambda y expresiones funcionales.

3.2.3. Funciones de orden superior y aplicación de map, filter y reduce.

Capítulo 3.3. Módulos, paquetes y bibliotecas

3.3.1. Creación e importación de módulos personalizados.

3.3.2. Organización de paquetes y reutilización de componentes.

3.3.3. Instalación y administración de bibliotecas mediante pip.

Capítulo 3.4. Buenas prácticas de programación modular

3.4.1. Documentación mediante docstrings y anotaciones de tipos.

3.4.2. Organización del código y convenciones PEP 8.

3.4.3. Refactorización y mantenimiento de programas modulares.

MÓDULO 04. PROGRAMACIÓN ORIENTADA A OBJETOS CON PYTHON

Objetivo: Aplicar los principios de programación orientada a objetos para desarrollar aplicaciones estructuradas, reutilizables y escalables mediante clases, objetos y relaciones entre componentes.

Capítulo 4.1. Fundamentos de programación orientada a objetos

4.1.1. Conceptos de clases, objetos, atributos y métodos.

4.1.2. Constructores e inicialización mediante init.

4.1.3. Atributos de instancia, atributos de clase y métodos especiales.

Capítulo 4.2. Principios de orientación a objetos

4.2.1. Encapsulamiento y control de acceso a atributos.

4.2.2. Herencia y reutilización de comportamientos.

4.2.3. Polimorfismo y abstracción mediante clases base.

Capítulo 4.3. Diseño avanzado de clases

4.3.1. Composición y agregación de objetos.

4.3.2. Propiedades, métodos estáticos y métodos de clase.

4.3.3. Uso de dataclasses y representación de entidades.

Capítulo 4.4. Aplicaciones orientadas a objetos

4.4.1. Modelamiento de entidades y relaciones de negocio.

4.4.2. Aplicación de principios SOLID en el diseño de clases.

4.4.3. Desarrollo de una aplicación modular orientada a objetos.

MÓDULO 05. GESTIÓN DE ARCHIVOS, EXCEPCIONES Y PROCESAMIENTO DE DATOS

Objetivo: Desarrollar programas capaces de administrar archivos, procesar información estructurada y gestionar errores mediante procedimientos seguros y confiables.

Capítulo 5.1. Manipulación de archivos y directorios

5.1.1. Lectura y escritura de archivos de texto.

5.1.2. Administración de rutas y directorios mediante pathlib.

5.1.3. Gestión de archivos mediante context managers.

Capítulo 5.2. Procesamiento de formatos de información

5.2.1. Lectura y escritura de archivos CSV.

5.2.2. Procesamiento de información en formato JSON.

5.2.3. Manipulación de archivos Excel mediante bibliotecas especializadas.

Capítulo 5.3. Gestión de excepciones y validación

5.3.1. Manejo de errores mediante try, except, else y finally.

5.3.2. Creación de excepciones personalizadas.

5.3.3. Validación de datos y tratamiento de entradas incorrectas.

Capítulo 5.4. Procesamiento automatizado de información

5.4.1. Extracción y transformación de registros de archivos.

5.4.2. Consolidación de información procedente de múltiples fuentes.

5.4.3. Desarrollo de una herramienta automatizada de procesamiento documental.

MÓDULO 06. BASES DE DATOS Y PROGRAMACIÓN SQL CON PYTHON

Objetivo: Integrar aplicaciones Python con sistemas de bases de datos relacionales, implementando operaciones de consulta, almacenamiento, actualización y administración segura de información.

Capítulo 6.1. Fundamentos de bases de datos

6.1.1. Conceptos y arquitectura de sistemas gestores de bases de datos.

6.1.2. Modelamiento relacional, entidades y relaciones.

6.1.3. Claves primarias, claves foráneas y normalización.

Capítulo 6.2. Lenguaje SQL aplicado

6.2.1. Creación y modificación de tablas mediante SQL.

6.2.2. Consultas SELECT, filtros y ordenamiento de registros.

6.2.3. Operaciones JOIN, agrupaciones y funciones de agregación.

Capítulo 6.3. Conexión de Python con bases de datos

6.3.1. Administración de bases de datos SQLite mediante Python.

6.3.2. Conexión a PostgreSQL y MySQL.

6.3.3. Ejecución de consultas parametrizadas y gestión de transacciones.

Capítulo 6.4. Desarrollo de aplicaciones con persistencia

6.4.1. Fundamentos de mapeo objeto-relacional mediante SQLAlchemy.

6.4.2. Implementación de operaciones CRUD.

6.4.3. Desarrollo de una aplicación de gestión de registros con base de datos.

MÓDULO 07. DESARROLLO WEB Y CREACIÓN DE APIs CON PYTHON

Objetivo: Desarrollar aplicaciones y servicios web mediante frameworks de Python, integrando rutas, solicitudes HTTP, bases de datos y mecanismos de autenticación.

Capítulo 7.1. Fundamentos del desarrollo web

7.1.1. Arquitectura cliente-servidor y funcionamiento de HTTP.

7.1.2. Métodos HTTP, códigos de respuesta y estructura de solicitudes.

7.1.3. Fundamentos de HTML, CSS y formatos de intercambio de información.

Capítulo 7.2. Desarrollo de aplicaciones con Flask

7.2.1. Instalación y configuración de proyectos Flask.

7.2.2. Creación de rutas, vistas y plantillas.

7.2.3. Procesamiento de formularios y validación de solicitudes.

Capítulo 7.3. Desarrollo de servicios con FastAPI

7.3.1. Arquitectura y configuración de aplicaciones FastAPI.

7.3.2. Creación de endpoints REST y documentación automática.

7.3.3. Validación de datos mediante Pydantic y esquemas de respuesta.

Capítulo 7.4. Integración y seguridad de aplicaciones web

7.4.1. Integración de servicios web con bases de datos.

7.4.2. Autenticación, autorización y protección de credenciales.

7.4.3. Desarrollo y pruebas de una API funcional con Python.

MÓDULO 08. AUTOMATIZACIÓN DE PROCESOS Y PROGRAMACIÓN DE TAREAS

Objetivo: Diseñar e implementar soluciones de automatización mediante Python para optimizar actividades administrativas, tecnológicas y operativas, integrando archivos, aplicaciones y servicios digitales.

Capítulo 8.1. Fundamentos de automatización con Python

8.1.1. Identificación de procesos repetitivos y oportunidades de automatización.

8.1.2. Diseño de scripts y flujos de ejecución.

8.1.3. Programación y ejecución periódica de tareas.

Capítulo 8.2. Automatización de archivos y documentos

8.2.1. Organización y clasificación automatizada de archivos.

8.2.2. Generación de reportes Excel y documentos PDF.

8.2.3. Procesamiento masivo de información y consolidación de resultados.

Capítulo 8.3. Automatización de servicios digitales

8.3.1. Consumo de APIs y procesamiento de respuestas JSON.

8.3.2. Extracción autorizada de información web mediante Beautiful Soup.

8.3.3. Automatización de navegadores mediante Selenium o Playwright.

Capítulo 8.4. Implementación de soluciones automatizadas

8.4.1. Integración de correo electrónico, archivos y servicios externos.

8.4.2. Registro de actividades, control de errores y notificaciones.

8.4.3. Desarrollo de un proyecto de automatización de procesos empresariales.

MÓDULO 09. ANÁLISIS DE DATOS Y VISUALIZACIÓN CON PYTHON

Objetivo: Aplicar herramientas especializadas de Python para recopilar, transformar, analizar y visualizar información, generando resultados útiles para la gestión y toma de decisiones.

Capítulo 9.1. Fundamentos de análisis de datos

9.1.1. Conceptos y etapas del proceso de análisis de datos.

9.1.2. Tipos de variables y estructuras de información.

9.1.3. Estadística descriptiva aplicada a conjuntos de datos.

Capítulo 9.2. Procesamiento de datos con NumPy y pandas

9.2.1. Operaciones numéricas y matriciales mediante NumPy.

9.2.2. Manipulación de DataFrames mediante pandas.

9.2.3. Limpieza, transformación y combinación de conjuntos de datos.

Capítulo 9.3. Visualización de información

9.3.1. Creación de gráficos mediante Matplotlib.

9.3.2. Visualizaciones estadísticas mediante Seaborn.

9.3.3. Desarrollo de gráficos interactivos mediante Plotly.

Capítulo 9.4. Aplicaciones analíticas profesionales

9.4.1. Análisis exploratorio de información empresarial.

9.4.2. Identificación de tendencias, patrones y valores atípicos.

9.4.3. Desarrollo de un informe analítico automatizado con Python.

MÓDULO 10. INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO CON PYTHON

Objetivo: Aplicar bibliotecas y herramientas de Python para desarrollar soluciones iniciales de aprendizaje automático e inteligencia artificial, integrando preparación de datos, entrenamiento y evaluación de modelos.

Capítulo 10.1. Fundamentos de inteligencia artificial aplicada

10.1.1. Conceptos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

10.1.2. Aprendizaje supervisado y no supervisado.

10.1.3. Etapas de desarrollo de modelos de aprendizaje automático.

Capítulo 10.2. Modelos predictivos con Scikit-learn

10.2.1. Preparación de datos y división de conjuntos de entrenamiento.

10.2.2. Implementación de modelos de regresión y clasificación.

10.2.3. Evaluación de modelos mediante métricas de desempeño.

Capítulo 10.3. Aplicaciones de inteligencia artificial generativa

10.3.1. Fundamentos de modelos de lenguaje y servicios de IA generativa.

10.3.2. Integración de aplicaciones Python con APIs de inteligencia artificial.

10.3.3. Procesamiento de respuestas y generación automatizada de contenidos.

Capítulo 10.4. Desarrollo de soluciones inteligentes

10.4.1. Construcción de asistentes y herramientas inteligentes.

10.4.2. Integración de modelos predictivos con aplicaciones Python.

10.4.3. Desarrollo de un prototipo funcional de inteligencia artificial aplicada.

MÓDULO 11. PRUEBAS, SEGURIDAD Y DESPLIEGUE DE APLICACIONES PYTHON

Objetivo: Aplicar técnicas de aseguramiento de calidad, seguridad informática y despliegue para desarrollar aplicaciones Python confiables, mantenibles y preparadas para entornos de producción.

Capítulo 11.1. Pruebas y calidad del software

11.1.1. Fundamentos de pruebas unitarias, funcionales y de integración.

11.1.2. Implementación de pruebas automatizadas mediante pytest.

11.1.3. Cobertura de pruebas, depuración y análisis de errores.

Capítulo 11.2. Seguridad de aplicaciones Python

11.2.1. Validación de entradas y prevención de vulnerabilidades comunes.

11.2.2. Protección de credenciales y gestión de variables de entorno.

11.2.3. Análisis de dependencias y aplicación de buenas prácticas de seguridad.

Capítulo 11.3. Control de versiones e integración continua

11.3.1. Administración de repositorios mediante Git y GitHub.

11.3.2. Gestión de ramas, revisiones y colaboración en proyectos.

11.3.3. Fundamentos de integración continua y automatización de pruebas.

Capítulo 11.4. Despliegue y mantenimiento de aplicaciones

11.4.1. Empaquetado de aplicaciones y gestión de dependencias.

11.4.2. Contenerización de aplicaciones mediante Docker.

11.4.3. Despliegue, monitoreo y mantenimiento de servicios Python.

MÓDULO 12. GESTIÓN DE PROYECTOS Y DESARROLLO INTEGRAL DE SOFTWARE CON PYTHON

Objetivo: Integrar las competencias adquiridas mediante la planificación, desarrollo, implementación y evaluación de una solución informática con Python que responda a necesidades concretas de una organización o actividad profesional.

Capítulo 12.1. Formulación de proyectos de software

12.1.1. Identificación de necesidades y definición del problema.

12.1.2. Levantamiento de requerimientos funcionales y no funcionales.

12.1.3. Planificación de actividades, recursos y entregables del proyecto.

Capítulo 12.2. Diseño de soluciones informáticas

12.2.1. Definición de arquitectura y componentes de software.

12.2.2. Diseño de estructuras de datos, interfaces y mecanismos de almacenamiento.

12.2.3. Selección de bibliotecas, frameworks y herramientas de desarrollo.

Capítulo 12.3. Implementación y validación del proyecto

12.3.1. Desarrollo de componentes funcionales mediante Python.

12.3.2. Integración de bases de datos, servicios y procesos automatizados.

12.3.3. Ejecución de pruebas, corrección de errores y evaluación del rendimiento.

Capítulo 12.4. Proyecto integrador de programación con Python

12.4.1. Desarrollo de una aplicación aplicada a una necesidad profesional real.

12.4.2. Elaboración de documentación técnica y manual de usuario.

12.4.3. Presentación, sustentación y propuestas de mejora del proyecto desarrollado