Resumen y agenda
Esta lección es una introducción a la programación en Python 3 para personas con poca o ninguna experiencia previa en programación. Utiliza el ploteo como ejemplo motivador y está diseñada para ser utilizada en talleres de Data Carpentry y Software Carpentry. Esta lección hace referencia a JupyterLab pero también se puede enseñar utilizando intérpretes alternativos de Python 3 (por ejemplo, repl.it, Anaconda).
Requisitos previos
Los alumnos deben comprender qué son los archivos y directorios, qué es un directorio de trabajo y cómo se inicia un intérprete de Python.
Los alumnos deben instalar Python 3 antes de comenzar la clase.
Los alumnos deben obtener los datos del gapminder antes de que empiece la clase: por favor, descargue y descomprima el archivo python-novice-gapminder-data.zip.
Consulte las instrucciones de instalación para obtener más información.
| Configuración | Descargar los archivos necesarios para la lección | |
| Duration: 00h 00m | 1. Ejecutar y salir | ¿Cómo puedo ejecutar programas Python? |
| Duration: 00h 15m | 2. Variables y asignación | ¿Cómo puedo almacenar datos en los programas? |
| Duration: 00h 35m | 3. Tipos de datos y conversión de tipos |
¿Qué tipo de datos almacenan los programas? ¿Cómo puedo convertir un tipo en otro? |
| Duration: 00h 55m | 4. Funciones incorporadas y ayuda |
¿Cómo puedo utilizar las funciones incorporadas? ¿Cómo puedo averiguar lo que hacen? ¿Qué tipo de errores pueden ocurrir en los programas? |
| Duration: 01h 20m | 5. Café de la mañana | |
| Duration: 01h 35m | 6. Librerías |
¿Cómo puedo utilizar software que ha escrito otra gente? ¿Cómo puedo averiguar qué hace ese programa? |
| Duration: 01h 55m | 7. Lectura de datos tabulares en DataFrames | ¿Cómo puedo leer datos tabulares? |
| Duration: 02h 15m | 8. Pandas DataFrames | ¿Cómo puedo hacer un análisis estadístico de datos tabulares? |
| Duration: 02h 45m | 9. Trazando |
¿Cómo puedo representar mis datos? ¿Cómo puedo guardar mi gráfico para publicarlo? |
| Duration: 03h 15m | 10. Almuerzo | |
| Duration: 04h 00m | 11. Listas | ¿Cómo puedo almacenar varios valores? |
| Duration: 04h 20m | 12. Bucles For | ¿Cómo puedo hacer que un programa haga muchas cosas? |
| Duration: 04h 45m | 13. Condicionales | ¿Cómo pueden los programas hacer cosas diferentes para datos diferentes? |
| Duration: 05h 10m | 14. Bucle sobre conjuntos de datos | ¿Cómo puedo procesar muchos conjuntos de datos con un solo comando? |
| Duration: 05h 25m | 15. Café de la tarde | |
| Duration: 05h 40m | 16. Funciones de escritura | ¿Cómo puedo crear mis propias funciones? |
| Duration: 06h 05m | 17. Ámbito de una variable |
¿Cómo funcionan realmente las llamadas a funciones? ¿Cómo puedo determinar dónde se han producido los errores? |
| Duration: 06h 25m | 18. Estilo de programación |
¿Cómo puedo hacer mis programas más legibles? ¿Cómo formatean su código la mayoría de los programadores? ¿Cómo pueden los programas comprobar su propio funcionamiento? |
| Duration: 06h 55m | 19. Recapitulación |
¿Qué hemos aprendido? ¿Qué más hay y dónde puedo encontrarlo? |
| Duration: 07h 15m | 20. Comentarios | ¿Qué tal la clase? |
| Duration: 07h 30m | Final |
El horario real puede variar ligeramente dependiendo de los temas y ejercicios elegidos por la instructora.
Obtención de los datos
Los datos que utilizaremos proceden del conjunto de datos gapminder. Para obtenerlos, descargue y descomprima el archivo python-novice-gapminder-data.zip. Para seguir el material presentado, debes lanzar el servidor JupyterLab en el directorio raíz (ver Starting JupyterLab).
Instalación de Python usando Anaconda
Consulte la sección Python del sitio web del taller para obtener instrucciones de instalación