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Curso en línea

Introducción a la programación
con Python

Fechas realización
Actividad permanente
¡Inicia en cualquier momento!
Intensidad
40 horas
Tiempo estimado según disposición

Horario clases

Conectividad 24/7
Mediante plataforma de estudio

Inversión

$0 Parte 1
$150.000 Parte 2

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Presentación

Curso básico en línea asociado al programa de formación "Machine Learning and Data Science" que busca capacitar a profesionales de todas las áreas en los conceptos básicosde la programación de computadores para la solución de problemas, mediante el diseño e implementación de programas en el lenguaje de programación Python. Se plantea como un curso en línea masivo, abierto y autodirigido, disponible en la plataforma de aprendizaje en línea Open edX.

Esta modalidad de estudio se considera la mejor opción para adentrarse al mundo de la ciencia de datos. Este ciclo en línea se considera la iniciación ideal para el Diplomado: “Programa de formación - Machine Learning and Data Science".

Información de la actividad

El curso está dirigido al público general con intereses en aprender a programar computadores. Gracias a nuestro nuestro compromiso como Institución de Educación superior pública; esto quiere decir que NO es necesario ser técnico, tecnólogo ni administrativo, ser ingeniero ni ser parte de la UN.
Esta actividad no cuenta con pre requisitos o examen de conocimiento previo
La meta de este módulo es proveer y capacitar al participante en los conceptos básicos de programación de computadores con el lenguaje de programación Python. Se busca que el estudiante adquiera mediante ejercicios prácticos las herramientas necesarias para la solución de problemas a través del diseño de algoritmos y su implementación en el lenguaje Python aplicando un enfoque basado en el pensamiento computacional.
Curso en línea masivo y abierto (MOOC) de caracter autodirigido. El curso se desarrollará con una metodología virtual y mediante una plataforma accesible a través de Internet (Open edX), en la cual los estudiantes tendrán a su disposición diversos materiales de estudio, incluyendo: videos explicativos cubriendo conceptos de programación y del lenguaje Python, notebooks de Jupyter que combinan texto y programas ejemplo que pueden ser directamente ejecutados dentro de un navegador web, documentos con las presentaciones y material de referencia. En cada una de las unidades del curso los estudiantes deberán resolver una tarea compuesta de varios ejercicios de programación. El taller será evaluado mediante una plataforma de evaluación automática. El curso contará con un foro donde los estudiantes pueden plantear sus dudas, las cuales serán resueltas por asistentes docentes y otros estudiantes. Las 3 primeras unidades temáticas serán de acceso libre y sin costo adicional para el público general.

Tenga en cuenta:
  1. Estos módulos gratuitos están abiertos a todos público y tienen inscripciones permanentes, con lo que un interesado podrá iniciary ejecutar su formación cuando desee.
  2. Adicionalmente, se ofrece la posibilidad de obtener un certificado de aprobación y asistencia por un costo de $150.000, cuyo pagotambién habilita las unidades 4 y 5 del curso.

  3. Los usuarios que se encuentren desarrollando las unidades 1, 2 y 3 y su estado sea inactivo por más de 8 semanas, deben volver a inscribirse en el curso, con ello, podrán recuperar el progreso.

  4. Los usuarios que formalizan su continuidad en los módulos 4 y 5 (parte 2) mediante el pago de su inscripción, tendrán un plazo máximo de 5 meses para la culminación y certificación de la actividad "Introducción a la programación con Python" desde el día de la habilitación de contenidos, pasado este tiempo, serán retirados de la plataforma sin importar si terminaron o no las unidades en su totalidad.

  5. Los módulos gratuitos por sí mismos NO entregan » certificación.

  1. Los módulos gratuitos por sí mismos NO entregan certificación.
  2. Deberá aprobar los módulos 4 y 5 (parte 2) de la actividad para obtener certificado de la Universidad Nacional de Colombia.

Contenido de la actividad

Introducción a la programación

Temas:
  1. Resolución de problemas computacionales
  2. Lenguaje de programación Python
  3. Constructores básicos

Objetivo del aprendizaje:
Al finalizar la unidad, estará en capacidad de alcanzar los siguientes objetivos:

  1. Abstraer un problema en forma de algoritmo e implementarlo en un programa con ellenguaje de programación Python.
  2. Conocer y aplicar los principios de manejo de variables, tipos de datos y operaciones entre valores numéricos y de texto en Python.

Estructuras de control de flujo

Temas:
  1. Estructuras de control condicionales
  2. Estructuras de control iterativas

Objetivo del aprendizaje:
Al finalizar la unidad, estará en capacidad de alcanzar los siguientes objetivos:

  1. Diseñar e implementar algoritmos condecisiones basadas en la evaluación deexpresiones booleanas.
  2. Diseñar e implementar algoritmos con la aplicación de ciclos iterativos

Análisis de precios unitarios

Temas:
  1. Colecciones ordenadas
  2. Colecciones no ordenadas

Objetivo del aprendizaje:
Al finalizar la unidad, estará en capacidad de alcanzar los siguientes objetivos:

  1. Diseñar y elegir la colección apropiada para la resolución de un problema con una estructura de datos compleja.
  2. Usar colecciones en el diseño e implementación de algoritmos para la solución de problemas
  3. Declarar y manipular listas, tuplas, matrices, diccionarios y conjuntos con el lenguaje de programación python

Equipo docente

Fabio Augusto González Osorio
Ingeniero de Sistemas
Ingeniero de Sistemas, Universidad Nacional de Colombia (1993); MSc. en Matemáticas, Universidad Nacional de Colombia [1998]; Ph.D. & M.Sc. in Computer Science, The University of Memphis (2003); Profesor visitante University of Louisville, USA (2009); Profesor visitante Ecole Nationale Superieure de Techniques Avancees (ENSTA ParisTech), Francia (2010); Profesor visitante University of Houston, USA (2017). Profesor Titular del Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial. Coordinador del programa de Doctorado en Ingeniería de Sistemas y Computación, Universidad Nacional de Colombia, Bogotá. Amplia experiencia en investigación en aprendizaje computacional, minería de datos, recuperación de información, procesamiento de lenguaje natural y visión por computador. Participación en diversos proyectos de investigación internacionales y nacionales. Más de 100 publicaciones científicas en revistas, libros y conferencias internacionales. Lidera el grupo de investigación MindLab (Machine Learning Perception and Discovery Lab, http://mindlaboratory.org)
Felipe Restrepo Calle
Ingeniero de Sistemas
Ingeniero de Sistemas y Computación, Universidad Tecnológica de Pereira, 2004; Magíster en Instrumentación Física, Universidad Tecnológica de Pereira, 2007; Doctor en Ingeniería Informática, Universidad de Alicante (España), 2011. Ha participado en varios proyectos de investigación a nivel nacional e internacional. Estancias posdoctorales: Universidad de Sevilla (España) durante 2012 y 2013,Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Brasil) durante el primer semestre de 2014. Profesor del Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial en la Universidad Nacional de Colombia, sede Bogotá. Sus áreas de interés incluyen: lenguajes de programación, análisis automático de código fuente, procesadores de lenguaje, diseño de sistemas embebidos y educación en ingeniería. Cuenta con más de 30 publicaciones científicas en revistas, libros y conferencias internacionales. Actualmente lidera el grupo de investigación PLaS (Programming Languages and Systems) y es el Coordinador de la Maestría en Ingeniería de Sistemas y Computación.
Jorge Eliécer Camargo
Ingeniero de Sistemas
Profesor del Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial de la Universidad Nacional de Colombia, Sede Bogotá. Cuenta con más de 50 publicaciones científicas en revistas, libros y conferencias internacionales relacionadas con el manejo de grandes volúmenes de datos y aplicaciones de machine learning en grandes volúmenes de datos en imágenes, audio y texto (big data). Ingeniero de Sistemas de la Universidad Nacional de Colombia, Magíster en Ingeniería de Sistemas y Computación de la Universidad de los Andes, Doctor en Ingeniería -Sistemas y Computación de la Universidad Nacional de Colombia. Ha participado en diferentes proyectos de investigación a nivel nacional e internacional. Trabajó en el Departamento de Policía Científica en Lausana (Suiza) en el proyecto "Detección automática de medicamentos falsos utilizando técnicas de procesamiento de imágenes y Machine Learning" y en el proyecto "Monitoreo de redes de tráfico de drogas sintéticas utilizando técnicas de procesamiento de imágenes y Machine Learning"
0
Ediciones ofertadas al público
0
Participantes capacitados
0
Horas de capacitaciónimpartidas

Opiniones de nuestros estudiantes

“La disponibilidad de certificación, la disponibilidad de un docente real en vez de clases de videos me parecen un plus importante. Y, claro, el renombre de la Universidad Nacional de Colombia.”
Miguel Barreto
"El profesor tiene buenos conocimientos en el tema y sabe explicar. Lo único es el tiempo que no ayuda para ver todos los temas y tener tiempo de responder preguntas qué hacemos los estudiantes."
Cesar Puentes
"En caso de ser un curso avanzado (Seria ideal datastudio - es muy parecido a power BI)"
Yesid
"Me gustó el curso, el docente y el precio."
Mayra Camacho
"Son bien estructurados los cursos y muy cumplidos."
Nelson Salamanca

Tabla de valores de la actividad

Este curso se divide en 2 partes: 
  1. Parte 1 (Módulos 1,2 y 3): Totalmente gratuita y abierta a todo público. Se cuenta con todo el tiempo requerido para completar los contenidos según la disponibilidad de cada participante.
  2. Parte 2 (Módulos 4,5 y 6): Se habilita una vez se completa el módulo 3, dándo acceso según cohortes. En esta parte se tendrá acompañamiento de monitor y se tendrá un límite de tiempo para completar los contenidos.
-
Tarifa parte 2$ 150.000
Una vez se ha completado la parte 1

Tabla de valores

Este curso se divide en 2 partes: 
  1. Parte 1 (Módulos 1,2 y 3): Totalmente gratuita y abierta a todo público. Se cuenta con todo el tiempo requerido para completar los contenidos según la disponibilidad de cada participante.
  2. Parte 2 (Módulos 4,5 y 6): Se habilita una vez se completa el módulo 3, dándo acceso según cohortes. En esta parte se tendrá acompañamiento de monitor y se tendrá un límite de tiempo para completar los contenidos.
-5%
Tarifa parte 2
$150.000
Hasta el 27 de Abril 2022

Procedimiento para la asignación de cupo

Registro

Registro

Debe registrarse (crear una cuenta) e inscribirse en el portal de Open Edunext mediante el enlace
Enlace Open EdX
Pago (Parte 2)

Pago (Parte 2)

Consignación Banco Popular, transferencia bancaria, PSE (débito) o tarjeta de crédito (VISA)
Guía de pagos
Legalización (Parte 2)

Legalización (Parte 2)

Enviar al correo: documento de identidad (cédula) y soporte pago. Si aplica, soporte de descuento.
Correo: uec_fibog@unal.edu.co 

Preguntas frecuentes

¿Quién puede participar en los cursos y diplomados?
Nuestra misión como Universidad Nacional de Colombia en su línea de extensión es capacitar y actualizar a la comunidad en general, con ello NO hay pre requisitos administrativos para que una persona pueda inscribirse, cursar o certificarse en cualquiera de nuestras actividades:

En resumen:
1) NO es necesario ser Ingeniero
2) NO es necesario técnico, tecnólogo o profesional
3) NO es necesario pertenecer a la UN

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