Categorías Fundamentales de Python:

1. Introducción a Python:

   • ¿Qué es Python? Historia y filosofía.
   • Instalación de Python (en diferentes sistemas operativos).
   • El intérprete de Python y la línea de comandos.
   • Entornos de desarrollo integrados (IDEs) populares (VS Code, PyCharm, etc.).
   • Mi primer programa en Python ("¡Hola, mundo!").
   • Sintaxis básica de Python: variables, tipos de datos fundamentales (enteros, flotantes, booleanos, cadenas).

    

2. Tipos de Datos y Estructuras de Datos:

   • Listas: Creación, manipulación, métodos.
   • Ejercicios con listas
   • Tuplas: Creación, inmutabilidad, usos.
   • Ejercicios con tuplas
   • Diccionarios: Creación, acceso, manipulación, métodos.
   • Ejercicios con diccionarios
   • Conjuntos: Creación, operaciones (unión, intersección, diferencia).
   • Ejercicios con conjuntos
   • Cadenas: Operaciones, formateo, métodos.
   • Ejercicios con cadenas
   • Bytes y Bytearrays.
   • Ejercicios con Bytes y Bytearrays

    

3. Control de Flujo:

   • Sentencias condicionales: if, elif, else.
   • Bucles: for, while.
   • Sentencias break y continue.
   • Manejo de excepciones: try, except, finally.

    

4. Funciones:

   • Definición y llamada de funciones.
   • Argumentos posicionales y con nombre.
   • Valores por defecto en argumentos.
   • Argumentos variables (*args, **kwargs).
   • Ámbito de las variables (global vs. local).
   • Funciones lambda (anónimas).
   • Decoradores.
   • Decoradores. Ejercicios
   • Generadores.
   • Generadores. Ejercicios.

    

5. Programación Orientada a Objetos (POO):

   • Clases y objetos.
   • Atributos y métodos.
   • Herencia.
   • Ejercicios de herencia
   • Polimorfismo.
   • Ejercicios de Polimorfismo
   • Encapsulamiento.
   • Ejercicios de encapsulamiento
   • Métodos especiales (__init__, __str__, etc.).
   • Metaclases (avanzado).

    

6. Módulos y Paquetes:

   • Importación de módulos (import, from ... import ...).
   • Creación de módulos propios.
   • Introducción a paquetes.
   • Gestión de paquetes con pip.
   • Entornos virtuales (venv).

Categorías por Áreas de Aplicación:

7. Desarrollo Web con Python:

   • Frameworks web:
     • Flask (microframework).
     • Django (framework completo).
     • FastAPI (para APIs de alto rendimiento).
   • Conceptos web fundamentales (HTTP, REST).
   • Plantillas (Jinja2, etc.).
   • Bases de datos en aplicaciones web (SQLAlchemy, Django ORM).
   • Formularios web.
   • Autenticación y autorización.
   • Despliegue de aplicaciones web Python.

    

8. Análisis de Datos y Ciencia de Datos:

   • Librerías fundamentales:
     • NumPy (cálculo numérico).
     • Pandas (manipulación y análisis de datos).
     • Matplotlib (visualización de datos).
     • Seaborn (visualización estadística).
   • Flujos de trabajo típicos de análisis de datos.
   • Limpieza y preparación de datos.
   • Exploración y visualización de datos.

    

9. Aprendizaje Automático (Machine Learning):

   • Librerías populares:
     • Scikit-learn (algoritmos de ML).
     • TensorFlow (redes neuronales).
     • Keras (API de alto nivel para redes neuronales).
     • PyTorch (investigación en ML).
   • Conceptos básicos de ML (supervisado, no supervisado, aprendizaje por refuerzo).
   • Modelos de clasificación, regresión, clustering.
   • Evaluación de modelos.
   • Ingeniería de características.

    

10. Automatización y Scripting:

    • Automatización de tareas del sistema operativo (os, subprocess).
    • Automatización de tareas web (web scraping con Beautiful Soup, Scrapy).
    • Automatización de correo electrónico (smtplib, email).
    • Automatización de hojas de cálculo (openpyxl, pandas).
    • Automatización de tareas con la GUI (tkinter, PyQt, Kivy).

     

11. Desarrollo de Juegos:

    • Librerías populares:
      • Pygame (juegos 2D).
      • Panda3D (juegos 3D).
      • Arcade (para juegos educativos 2D).

       

12. Desarrollo de Interfaces Gráficas de Usuario (GUIs):

    • Librerías:
      • Tkinter (incorporada).
      • PyQt.
      • Kivy (multiplataforma con soporte táctil).
      • wxPython.

       

13. Redes y Comunicación:

    • Programación de sockets (socket).
    • Desarrollo de clientes y servidores.
    • Librerías para protocolos específicos (requests para HTTP, smtplib para SMTP, etc.).

     

14. Bases de Datos con Python:

    • Conexión a bases de datos relacionales (MySQL, PostgreSQL, SQLite) con librerías como mysql.connector, psycopg2, sqlite3.
    • ORMs (Object-Relational Mappers) como SQLAlchemy y Django ORM.
    • Bases de datos NoSQL (MongoDB, etc.) con librerías como pymongo.

     

15. Pruebas en Python:

    • unittest (módulo incorporado).
    • pytest (framework de pruebas de terceros).
    • Pruebas unitarias, de integración y funcionales.
    • Mocking.

     

16. Concurrencia y Paralelismo:

    • Threads (threading).
    • Procesos (multiprocessing).
    • Programación asíncrona (asyncio).

     

17. Despliegue de Aplicaciones Python:

    • Empaquetado de aplicaciones (PyInstaller, cx_Freeze).
    • Contenedorización con Docker.
    • Despliegue en la nube (AWS, Google Cloud, Azure).

     

18. Buenas Prácticas y Estilo de Código:

    • PEP 8 (guía de estilo de Python).
    • Legibilidad del código.
    • Documentación (docstrings).
    • Comentarios.

     

19. Temas Avanzados:

    • Metaprogramación.
    • Programación funcional en Python.
    • C Extensions (extender Python con C/C++).
    • GIL (Global Interpreter Lock).

     

20. Python en Áreas Específicas:

    • Python para la bioinformática.
    • Python para la ingeniería.
    • Python para la seguridad informática.
    • Python para finanzas.
    • Python para la educación.