Python desde cero para automatizacion e IA

Acerca de este curso

Curso práctico de 20 horas para aprender Python desde cero, con énfasis en la automatización de tareas e introducción a la inteligencia artificial. A lo largo del curso configurarás tu entorno con Python 3, VS Code y Git, aprenderás tipos de datos, control de flujo, estructuras, manejo de archivos y consumo de APIs. Exploraremos librerías de IA generativa y machine learning, y veremos buenas prácticas de desarrollo, Git y DevOps. Culminarás con un proyecto de automatización aplicado a un problema real y la presentación de los resultados. Clases en vivo por Zoom de lunes a viernes de 20h00 a 22h00.

Instalarás y configurarás un entorno de desarrollo Python profesional desde cero
Dominarás las estructuras de datos y el control de flujo en Python
Automatizarás tareas repetitivas de oficina y de sistema con scripts propios
Consumirás APIs y extraerás datos de la web de forma automatizada
Integrarás modelos de inteligencia artificial (OpenAI, Gemini) en tus automatizaciones
Aplicarás buenas prácticas de control de versiones y despliegue (DevOps básico)
Desarrollarás y presentarás un proyecto final de automatización con IA

Contenido del Curso

Sesion 1: Instalacion y fundamentos
Configuracion de entornos con VS Code y Git; tipos de datos, operadores, entrada y salida; buenas practicas de codificacion y uso de la terminal y pip.

Instalacion y entorno de desarrollo

Sesion 2: Control de flujo
Condicionales, bucles, funciones, manejo de excepciones y depuracion.

Sesion 3: Estructuras de datos
Listas, tuplas, diccionarios y conjuntos; comprension de listas y manejo de archivos.

Sesion 4: Automatizacion basica
Lectura y escritura de Excel/CSV/PDF; manejo de carpetas y script de limpieza de datos.

Sesion 5: APIs y web
Consumo de APIs REST, JSON, scraping responsable; introduccion a la autenticacion y seguridad en APIs.

Sesion 6: Introduccion a IA con Python
Uso de bibliotecas OpenAI, Hugging Face, scikit-learn para integrar IA generativa en scripts; conceptos de machine learning.

Sesion 7: Automatizacion con IA
Integracion de modelos generativos para clasificacion, resumen de documentos y generacion de reportes.

Sesion 8: Buenas practicas y DevOps
Uso de Git y GitHub para control de versiones, gestion de repositorios, documentacion y pruebas automatizadas, virtualenv, pyproject, integracion continua, implementacion de contenedores, buenas practicas de refactorizacion y orden del codigo.

Sesion 9: Proyecto de automatizacion
Diseno y desarrollo de un bot o script para resolver un problema real, integrando lectura de archivos, APIs y modelos generativos; planificacion del proyecto, definicion de requerimientos, implementacion incremental y presentacion.

Sesion 10: Presentacion de proyectos
Demostracion de los proyectos de automatizacion realizados; presentacion de resultados, intercambio de experiencias, retroalimentacion y sugerencias de mejora, discusion sobre futuras aplicaciones.

Calificaciones y reseñas de los estudiantes

No Review Yet

Python desde cero para automatizacion e IA

Acerca de este curso

¿Qué aprenderás?

Contenido del Curso

Sesion 1: Instalacion y fundamentos
Configuracion de entornos con VS Code y Git; tipos de datos, operadores, entrada y salida; buenas practicas de codificacion y uso de la terminal y pip.

Instalacion y entorno de desarrollo

Sesion 2: Control de flujo
Condicionales, bucles, funciones, manejo de excepciones y depuracion.

Control de flujo y funciones

Sesion 3: Estructuras de datos
Listas, tuplas, diccionarios y conjuntos; comprension de listas y manejo de archivos.

Estructuras de datos y manejo de archivos

Sesion 4: Automatizacion basica
Lectura y escritura de Excel/CSV/PDF; manejo de carpetas y script de limpieza de datos.

Lectura y escritura de archivos

Sesion 5: APIs y web
Consumo de APIs REST, JSON, scraping responsable; introduccion a la autenticacion y seguridad en APIs.

Consumo de APIs y scraping

Sesion 6: Introduccion a IA con Python
Uso de bibliotecas OpenAI, Hugging Face, scikit-learn para integrar IA generativa en scripts; conceptos de machine learning.

IA generativa y machine learning con Python

Sesion 7: Automatizacion con IA
Integracion de modelos generativos para clasificacion, resumen de documentos y generacion de reportes.

Automatizacion con IA generativa

Sesion 8: Buenas practicas y DevOps
Uso de Git y GitHub para control de versiones, gestion de repositorios, documentacion y pruebas automatizadas, virtualenv, pyproject, integracion continua, implementacion de contenedores, buenas practicas de refactorizacion y orden del codigo.

Buenas practicas y DevOps

Sesion 9: Proyecto de automatizacion
Diseno y desarrollo de un bot o script para resolver un problema real, integrando lectura de archivos, APIs y modelos generativos; planificacion del proyecto, definicion de requerimientos, implementacion incremental y presentacion.

Desarrollo de proyecto de automatizacion

Sesion 10: Presentacion de proyectos
Demostracion de los proyectos de automatizacion realizados; presentacion de resultados, intercambio de experiencias, retroalimentacion y sugerencias de mejora, discusion sobre futuras aplicaciones.

Presentacion y feedback

Navegación

Legales

Acerca de este curso

¿Qué aprenderás?

Contenido del Curso

Sesion 1: Instalacion y fundamentos Configuracion de entornos con VS Code y Git; tipos de datos, operadores, entrada y salida; buenas practicas de codificacion y uso de la terminal y pip.

Instalacion y entorno de desarrollo

Sesion 2: Control de flujo Condicionales, bucles, funciones, manejo de excepciones y depuracion.

Control de flujo y funciones

Sesion 3: Estructuras de datos Listas, tuplas, diccionarios y conjuntos; comprension de listas y manejo de archivos.

Estructuras de datos y manejo de archivos

Sesion 4: Automatizacion basica Lectura y escritura de Excel/CSV/PDF; manejo de carpetas y script de limpieza de datos.

Lectura y escritura de archivos

Sesion 5: APIs y web Consumo de APIs REST, JSON, scraping responsable; introduccion a la autenticacion y seguridad en APIs.

Consumo de APIs y scraping

Sesion 6: Introduccion a IA con Python Uso de bibliotecas OpenAI, Hugging Face, scikit-learn para integrar IA generativa en scripts; conceptos de machine learning.

IA generativa y machine learning con Python

Sesion 7: Automatizacion con IA Integracion de modelos generativos para clasificacion, resumen de documentos y generacion de reportes.

Automatizacion con IA generativa

Sesion 8: Buenas practicas y DevOps Uso de Git y GitHub para control de versiones, gestion de repositorios, documentacion y pruebas automatizadas, virtualenv, pyproject, integracion continua, implementacion de contenedores, buenas practicas de refactorizacion y orden del codigo.

Buenas practicas y DevOps

Sesion 9: Proyecto de automatizacion Diseno y desarrollo de un bot o script para resolver un problema real, integrando lectura de archivos, APIs y modelos generativos; planificacion del proyecto, definicion de requerimientos, implementacion incremental y presentacion.

Desarrollo de proyecto de automatizacion

Sesion 10: Presentacion de proyectos Demostracion de los proyectos de automatizacion realizados; presentacion de resultados, intercambio de experiencias, retroalimentacion y sugerencias de mejora, discusion sobre futuras aplicaciones.

Presentacion y feedback

Calificaciones y reseñas de los estudiantes

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Legales

Sesion 1: Instalacion y fundamentos
Configuracion de entornos con VS Code y Git; tipos de datos, operadores, entrada y salida; buenas practicas de codificacion y uso de la terminal y pip.

Sesion 2: Control de flujo
Condicionales, bucles, funciones, manejo de excepciones y depuracion.

Sesion 3: Estructuras de datos
Listas, tuplas, diccionarios y conjuntos; comprension de listas y manejo de archivos.

Sesion 4: Automatizacion basica
Lectura y escritura de Excel/CSV/PDF; manejo de carpetas y script de limpieza de datos.

Sesion 5: APIs y web
Consumo de APIs REST, JSON, scraping responsable; introduccion a la autenticacion y seguridad en APIs.

Sesion 6: Introduccion a IA con Python
Uso de bibliotecas OpenAI, Hugging Face, scikit-learn para integrar IA generativa en scripts; conceptos de machine learning.

Sesion 7: Automatizacion con IA
Integracion de modelos generativos para clasificacion, resumen de documentos y generacion de reportes.

Sesion 8: Buenas practicas y DevOps
Uso de Git y GitHub para control de versiones, gestion de repositorios, documentacion y pruebas automatizadas, virtualenv, pyproject, integracion continua, implementacion de contenedores, buenas practicas de refactorizacion y orden del codigo.

Sesion 9: Proyecto de automatizacion
Diseno y desarrollo de un bot o script para resolver un problema real, integrando lectura de archivos, APIs y modelos generativos; planificacion del proyecto, definicion de requerimientos, implementacion incremental y presentacion.

Sesion 10: Presentacion de proyectos
Demostracion de los proyectos de automatizacion realizados; presentacion de resultados, intercambio de experiencias, retroalimentacion y sugerencias de mejora, discusion sobre futuras aplicaciones.