Lenguaje de Máquinas para Humanos

La industria del software se ha impuesto en la sociedad de manera significativa, puesto que las tecnologías digitales son utilizadas en las ciencias avanzadas y también permean las tareas más cotidianas. Año a año, miles de puestos de trabajo en programación quedan vacantes, lo que convierte al programador en uno de los talentos más valorados de la industria, teniendo en cuenta, los avances de las tecnologías digitales en inteligencia artificial y la ciencia de datos. La programación permite desarrollar el pensamiento lógico y la resolución de problemas, definidas como habilidades del S. XXI por la UNESCO. La resolución de un problema requiere definirlo claramente y entender los elementos que lo conforman para determinar las estrategias y recursos para obtener la solución y esto se desarrolla a través de la lógica. El pensamiento computacional facilita estructurar el pensamiento y proporciona herramientas para resolver los problemas. Aprender a programar es aprender a pensar y plasmar, mediante un lenguaje de programación, la forma de solucionar un problema de diversas maneras, porque cada programador lo resuelve de una forma diferente. De esta manera, el curso desarrolla en el estudiante, habilidades de pensamiento lógico y le permite conocer los fundamentos de la programación utilizando el lenguaje Python, el segundo mas utilizado en el mundo y el lenguaje de la inteligencia artificial y la ciencia de datos.

Información asignatura

Electiva

  • Créditos académicos:

    2 créditos

  • Horas dispuestas para el desarrollo de la Asignatura:

    96 horas

  • ID

    676309

Metodología

  • Modalidad:

    Remota

Contenidos

Introducción a la programación. 
 

Historia de la programación.
 

Pensamiento y razonamiento lógico.

Ambientes de programación e introducción a los lenguajes de programación y Python.

Tipos de datos y variables.

Estructuras de control: If-Else y ciclos For y While.

Uso de Funciones.
 

Colecciones de datos.

Manejo de archivos de entrada y salidas.

Estructuras de análisis de datos PANDAS.
 

Visualización y graficación de datos.