Python para Inteligencia Artificial — Nivel 1

Inversión

¿Qué vas a conseguir?

Vas a empezar a programar desde cero en Python, con una orientación progresiva hacia la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Arrancás instalando el entorno y terminás analizando y visualizando datos reales. Al terminar vas a poder:

• Entender los fundamentos de la programación con Python.
• Escribir programas con variables, estructuras de control, funciones y estructuras de datos.
• Trabajar con archivos, excepciones, módulos y librerías.
• Aplicar los principios de la programación orientada a objetos.
• Usar las herramientas básicas del ecosistema Python para datos: NumPy, Pandas y Matplotlib.
• Seguir con ciencia de datos y machine learning en el Nivel 2.

¿Es para vos?

Es para quien quiere una base sólida en Python para seguir después con ciencia de datos, machine learning e inteligencia artificial:

• Personas que quieren iniciarse en programación sin conocimientos previos.
• Estudiantes de carreras técnicas, de ingeniería o afines que buscan sumar Python a su formación.
• Técnicos y profesionales de distintas áreas que necesitan automatizar tareas o analizar datos.
• Quienes proyectan seguir con los niveles superiores de ciencia de datos, machine learning e IA.

¿Cumplís con los requisitos?

No hace falta experiencia previa en programación. Se recomienda manejo básico de la computadora y de los archivos.

Programa: 16 clases

Fundamentos de programación

• Clase 1 · Introducción a Python y entorno de trabajo: Anaconda, Jupyter Notebook, primer programa, sintaxis y errores frecuentes.
• Clase 2 · Variables, tipos de datos y operadores: enteros, reales, cadenas y booleanos, conversiones, entrada y salida.
• Clase 3 · Estructuras de decisión: if, elif y else, condiciones anidadas y validación de datos.
• Clase 4 · Bucles: for y while, range(), contadores y acumuladores, break y continue.

Estructuras de datos y organización del código

• Clase 5 · Listas, tuplas y conjuntos: índices, slicing, métodos habituales y estructuras anidadas.
• Clase 6 · Diccionarios y comprensión de listas y diccionarios.
• Clase 7 · Funciones y modularización: parámetros, retorno, alcance de variables y módulos propios.
• Clase 8 · Archivos, excepciones y librerías estándar: with, try/except/finally, math, random y datetime.

Objetos y persistencia

• Clase 9 · Programación orientada a objetos: clases, objetos, atributos, métodos y __init__.
• Clase 10 · Herencia, polimorfismo y métodos especiales como __str__ y __repr__; propiedades y decoradores.
• Clase 11 · Módulos, paquetes y SQLite: SELECT, INSERT y UPDATE desde Python.

Python para datos e IA

• Clase 12 · Introducción a la inteligencia artificial: datasets, variables y características, y el flujo de un proyecto de datos.
• Clase 13 · NumPy: arrays, indexación, operaciones matemáticas y estadísticas, procesamiento vectorizado.
• Clase 14 · Pandas: Series y DataFrames, carga, exploración, selección y preparación de datos.
• Clase 15 · Visualización con Matplotlib: gráficos de líneas, barras y dispersión, y cómo interpretarlos.
• Clase 16 · Proyecto integrador: cargar, procesar, analizar y visualizar un dataset, y presentar las conclusiones.

Práctica en cada clase y un portfolio propio

Cada clase combina explicación, demostraciones y una práctica aplicada. Los notebooks, scripts y resultados que producís quedan como tu portfolio del nivel. El curso cierra con un proyecto que parte de un conjunto de datos, lo procesa con Python, lo analiza y presenta los resultados con visualizaciones.

¿Qué incluye?

• 16 clases en vivo de 2 horas, los miércoles y viernes de 10:00 a 12:00 (hora de Argentina).
• Todas las clases quedan grabadas, para que puedas verlas de nuevo o ponerte al día si faltaste.
• Inicio el miércoles 17 de febrero de 2027.
• Certificación de UTN-FRD por convenio académico (Resolución N.º 435/26).