Fecha: 25 de agosto al 12 de septiembre de 2025

Nivel: Básico

Descripción

Python es uno de los lenguajes de programación más demandados en la industria tecnológica actual. Su versatilidad y potencia lo hacen ideal para una amplia variedad de aplicaciones, desde el desarrollo de aplicaciones web hasta el análisis de datos y la inteligencia artificial. Aprender Python no solo mejorará tus habilidades técnicas, sino que también te abrirá puertas a nuevas oportunidades profesionales. Creado por Guido van Rossum en 1991, Python es un lenguaje de programación de alto nivel, interpretado, de propósito general y con una sintaxis muy clara y legible, además de ser portable entre diferentes sistemas operativos.

Este curso está diseñado para proporcionar una base inicial sobre la cual serás capaz de desarrollar algoritmos de varios tipos y entenderás muchos de los códigos que son usados en diferentes áreas de la ciencia y la tecnología. Para ello haremos uso del pensamiento computacional que es un conjunto de habilidades que te permitirán descomponer problemas complejos en tareas más manejables, identificar patrones, abstraer conceptos esenciales y diseñar algoritmos eficientes. 

Python es un lenguaje de programación ideal para aprender pensamiento computacional debido a su sintaxis clara y su amplia aplicabilidad. Desarrollar estas habilidades con Python no solo te preparará para una carrera en tecnología, sino que también mejorará tu capacidad para resolver problemas en cualquier contexto.

OBJETIVO DE APRENDIZAJE

Desarrollar soluciones algorítmicas utilizando el lenguaje de programación Python, mediante la aplicación de los principios fundamentales del pensamiento computacional para resolver problemas prácticos de manera sistemática y eficiente.

¿Qué aprenderás?

  • Fundamentos del Pensamiento Computacional: Explicaremos los conceptos básicos, como la descomposición, el reconocimiento de patrones, la abstracción y los algoritmos.
  • Programación con Python: Comenzaremos con los conceptos básicos de variables, tipos, estructuras de datos y control de flujo. Continuaremos con conceptos intermedios y avanzados como funciones, expresiones lambda, mapeo, filtrado, reducción, decoradores, entre otros.
  • Aplicaciones: Nos introduciremos en el uso de bibliotecas de alto nivel para desarrollar aplicaciones en áreas como cómputo numérico, análisis de datos, visualización y aprendizaje automático.
  • Programación Orientada a Objetos: Veremos una breve introducción a la programación orientada a objetos..

Resolución de Problemas: Te enfrentarás a una variedad de desafíos y proyectos que te permitirán aplicar las técnicas de pensamiento computacional para encontrar soluciones efectivas.

PERFIL DE INGRESO

Este curso está dirigido a:

  • Principiantes: No se requiere experiencia previa en programación.
  • Estudiantes y educadores: Personas interesadas en mejorar sus habilidades de resolución de problemas y enseñar estos conceptos a otros.
  • Programadores de otros lenguajes: Aquellos que deseen aprender Python para ampliar su conjunto de habilidades.

Profesionales y estudiantes: Personas que buscan utilizar Python en campos como la ciencia de datos, el análisis de datos, la automatización y el desarrollo web.

Costos

$2500.00 pesos mexicanos

Público en general

INSCRIPCIONES →

$2000.00 pesos mexicanos

Comunidad UNAM

INSCRIPCIONES →

Información General

RESPONSABLE ACADÉMICO E INSTRUCTOR

Dr. Luis Miguel de la Cruz Salas

Entidad de adscripción: Instituto de Geofísica, UNAM.

El Dr. Luis Miguel de la Cruz realizó sus estudios profesionales en la Facultad de Ciencias de la UNAM donde obtuvo el grado de Físico; posteriormente realizó la Maestría y el Doctorado en Ciencias de la Computación en el IIMAS-UNAM y realizó una estancia posdoctoral en el Science and Technology Facilities Council, en Daresbury, Inglaterra. Ha trabajado por cerca de 30 años en el ámbito científico y tecnológico desarrollando proyectos de investigación científica en las áreas de Dinámica de Fluidos Computacional y Cómputo de Alto Rendimiento. Es profesor de varios posgrados y tutor de más de diez alumnos de maestría y doctorado. También ha estado al frente del desarrollo de proyectos de software de alto nivel para instituciones como PEMEX y el Instituto Mexicano del Petróleo.

En los últimos años ha participado en la incubación de una empresa de base tecnológica en donde desarrolla diferentes proyectos de innovación. Es líder del proyecto “Macti: Modelación Computacional y Enseñanza” en donde se ha desarrollado una plataforma para apoyar la enseñanza en licenciaturas de ciencias e ingeniería. Actualmente se desempeña como Técnico Académico Titular C, PRIDE D, en el Depto. de Recursos Naturales del Instituto de Geofísica.

DURACIÓN

30 h, 15 días 2 horas diarias.

Del 25 de agosto al 12 de septiembre de 2025

Con sesiones en línea diarias de 17:30 a 19:30 horas.

CUPO MÁXIMO

25 personas

REQUISITOS  DE INGRESO

  • Conocimientos básicos de computación. 
  • Contar con una computadora con un navegador web actualizado, de preferencia Firefox o Chrome.
  • Contar con una cuenta en GitHub.
  • Recomendable: contar con una cuenta en alguna IA generativa (ChatGPT, DeepSeek, Mistral, etcétera).

REQUISITOS DE PERMANENCIA

Asistir al 80% de las sesiones.

REQUISITOS PARA OBTENER LA CONSTANCIA

  • Haber asistido al 80% de las sesiones.
  • Contestar la evaluación final del curso.

REQUISITOS TÉCNICOS

Contar con:

  1. Conexión a internet para la realización y entrega de actividades de aprendizaje.
  2. Contar con una computadora con un navegador web actualizado, de preferencia Firefox o Chrome.
  3. Equipo de cómputo con bocinas o audífonos, micrófono y webcam. 
  4. Cuenta de Gmail.
  5. Software de ofimática (Word, Documentos de Drive u Open Office). 
  6. Programa Zoom instalado.
Laptop

MODALIDAD

En línea, con apoyo de la plataforma Macti en:  https://www.macti.unam.mx/  para realizar y retroalimentar las actividades de aprendizaje.

INSTRUMENTOS DE EVALUACIÓN Y PONDERACIÓN DE LAS ACTIVIDADES

Ejercicios. (Jupyter Notebook). Obtener el 90% de los ejercicios correctos en la notebook del módulo.

Proyecto: (Jupyter Notebook). Obtener un puntaje del 90% en la evaluación del proyecto, el cual se evalúa con una notebook.

Se verifica en el sistema que el participante accedió a su cuenta en MACTI.

Perfil de Egreso

Al finalizar el curso, el participante conocerá los elementos del lenguaje de programación Python así como algunas bibliotecas de alto nivel y con ellas implementará algoritmos para resolver problemas de la vida real, buscando siempre soluciones efectivas y eficientes. Además tendrá habilidades sólidas en pensamiento computacional con las cuales será capaz de descomponer problemas complejos en subproblemas, identificar patrones, abstraer conceptos y diseñar algoritmos eficientes para dar solución a los problemas originalmente planteados.

Temario

Unidad 1. Introducción

Número de horas: 2 hrs

Encuadre y presentación del curso.
Visita guiada a la plataforma MACTI.
Pensamiento Computacional.

Unidad 2. Herramientas básicas de Python

Número de horas: 8 hrs

Proyecto 1.
Variables y objetos.
Tipos básicos.
Operadores.
Expresiones y declaraciones.
Cadenas
Entrada y salida estándar: input, print
Control de flujo
Estructura de datos
Recorriendo las secuencias.
Un primer vistazo a las funciones.
Importando bibliotecas
Acelerando tu aprendizaje con IA Generativa.

Unidad 3. Funcionalidades intermedias de Python

Número de horas: 5 hrs

Proyecto 2. Parte I.
Programación estructurada.
Documentación con docstring.
Manejo de excepciones: try, except, finally.
Manejo de archivos.

Unidad 4. Funcionalidades avanzadas de Python

Número de horas: 5 hrs

Proyecto 2. Parte II.
Iterables, Mapeo y Filtrado.
Expresiones lambda.
Estructuras de datos concisas (comprehensions).
Iteradores y generadores.
Decoradores.
Gestores de contexto.

Unidad 5. Aplicaciones

Número de horas: 5 hrs

Proyecto 3.
Cómputo numérico con numpy
Visualización con matplotlib
Análisis de datos con pandas
Aprendizaje de máquina con scikit-learn

Unidad 6. Introducción a la Programación Orientada a Objetos

Número de horas: 5 hrs

BIBLIOGRAFÍA Y MESOGRAFÍA

  • Python Software Foundation. (7 de julio de 2025) https://www.python.org/
  • Python Documentation. (7 de julio de 2025) https://docs.python.org/
  • Python para todos. Raul Gonzalez Duque. (7 de julio de 2025) http://mundogeek.net/tutorial-python/
  • Programa como un Pythonista: Python Idiomático. (7 de julio de 2025)  http://mundogeek.net/traducciones/python-idiomatico/ 
  • Jupyter Project. (7 de julio de 2025). https://jupyter.org/ .
  • Jupyter notebooks—A publishing format for reproducible computational workflows. T. Kluyver, Benjamin RAGAN-KELLEY, Fernando PÉREZ, Brian GRANGER, Matthias BUSSONNIER, Jonathan FREDERIC, Kyle KELLEY, Jessica HAMRICK, Jason GROUTf, Sylvain CORLAY, Paul IVANOV, Damián AVILA, Safia ABDALLA, Carol WILLINGd and Jupyter Development Team.In Positioning and Power in Academic Publishing: Players, Agents and Agendas. Amsterdam, The Netherlands: IOS Press, 2016, doi: 10.3233/978-1-61499-649-1-87.
  • Teaching and Learning with Jupyter. Lorena A. Barba, Lecia J. Barker, Douglas S. Blank, Jed Brown, Allen B. Downey, Timothy George, Lindsey J. Heagy, Kyle T. Mandli, Jason K. Moore, David Lippert, Kyle E. Niemeyer, Ryan R. Watkins, Richard H. West, Elizabeth Wickes, Carol Willing, and Michael Zingale. 2019-12-06. https://jupyter4edu.github.io/jupyter-edu-book/ .
  • Jupyter: Thinking and Storytelling with Code and Data. Granger, Brian & Pérez, Fernando. Computing in Science & Engineering. March/April 2021. DOI:10.22541/au.161298309.98344404/v2.
  • Numpy. The fundamental package for scientific computing with Python. (7 de julio de 2025) https://numpy.org/
  • Matplotlib: Visualization with Python. (7 de julio de 2025) https://matplotlib.org/
  • Pandas. Python Data Analysis Library. https://pandas.pydata.org/
  • Scikit-learn: machine learning in Python. https://scikit-learn.org/stable/