El curso está dirigido a encargados de departamentos, coordinadores y personal administrativo que por sus funciones estén vinculados a tareas de programación enfocadas al procesamiento de datos.

Se sugiere conocimientos y experiencia en el manejo de un computador. Además, el alumno tendrá que contar un equipo con conexión a Internet, micrófono y parlantes incorporados.

1. Identificar los conceptos básicos de programación en el software Python.
1.1.   Introducción a la programación.
1.1.1. Motivación.
1.1.1.1. De los datos a la información.
1.1.1.2. Datos, información y programación ¿cómo conviven hoy estos elementos en el mundo laboral?
1.1.1.3. ¿Qué es la programación?
1.1.1.4. Aplicaciones prácticas
1.1.1.5. La programación en el mundo laboral y cómo debe convertirse en un hábito.
1.2. Secuencias de comandos en Python.
1.3. Operaciones básicas.
1.4. Creación y asignación de variables.
1.5. Operaciones lógicas.
1.6. Control de flujo.
1.7. Ciclos.
1.8. Conceptos claves.
1.8.1. Operadores.
1.8.2. Variables.
1.8.3. Lógica booleana.
1.8.4. Operaciones lógicas.
1.8.5. If – Else.
1.8.6. While, For.

2. Operar los elementos básicos de programación Pyhton en el desarrollo de funciones y listas.
2.1. Tipos de datos y funciones.
2.1.1. Introducción a los tipos de datos: enteros, decimales, textos y listas.
2.1.2. “Strings”
2.1.2.1. ¿Qué es un string?
2.1.2.2. Funciones básicas de un string.
2.1.2.3. Funciones avanzadas de un string.
2.1.3. Funciones.
2.1.3.1. ¿Qué es una función?
2.1.3.2. ¿Por qué ocupar funciones?
2.1.3.3. Declaración y uso de funciones.
2.1.4. Listas.
2.1.4.1. Creación de listas.
2.1.4.2. Obtener elementos.
2.1.4.3. Añadir elementos o quitar elementos.
2.1.4.4. Operaciones sobre listas.

3. Utilizar las herramientas básicas de programación Pyhton en el procesamiento de datos y archivos.
3.1. Procesamiento de datos.
3.1.1. Listas de listas.
3.1.2. Archivos.
3.1.2.1. Cómo se interactúa con archivos y para qué sirven.
3.1.2.2. Leer archivos.
3.1.2.3. Escribir archivos.
3.1.3. Procesamiento de datos.
3.1.3.1. Carga masiva.
3.1.3.2. Edición masiva.
3.1.3.3. Ejemplos prácticos.

4. Emplear los elementos de la librería Pandas en el procesamiento de datos.
4.1. Librería de procesamiento de datos en Python: Pandas.
4.1.1. Introducción.
4.1.1.1. Ciencia de datos.
4.1.1.2. En qué consiste esta librería y para qué sirve.
4.1.2. Data frames.
4.1.2.1. Características.
4.1.2.2. Definición.
4.1.2.3. Creación.
4.1.2.4. Funciones y operaciones básicas.

JEFE DE PROGRAMA
- Jaime Navón Cohen

Profesor Asociado UC. Ingeniero Civil Eléctrico de la U.de Chile, Master en Ciencias de la Computación del Technion en Israel y Doctor en Ciencias de Computación de University of North Carolina at Chapel Hill. Jefe de Programa en los diplomados de Big Data Ciencia de Datos, Inteligencia de Negocios, Desarrollo de Aplicaciones Web y Desarrollo de Aplicaciones Móviles y Blockchain.

EQUIPO DOCENTE*
- Enrique Arturo Vasquez Uscanga.

Ingeniero en Sistemas de Cómputo Administrativo, Magíster en Educación Virtual. Estudiante del Doctorado en Ciencias de la Ingeniería, mención Ciencia de la Computación, Pontificia Universidad Católica de Chile. Tutor de Capacitación en Centro de Educación a Distancia Teleduc, Pontificia Universidad Católica de Chile. Profesor de Capacitación y Desarrollo UC, en el programa de computación EccompUC, Pontificia<

(*) Este curso solo cuenta con un único relator por lo que podría ser suspendido por no contar con un reemplazo.

El curso se desarrollará mediante unidades temáticas que comprenden sesiones teórico-prácticas. La metodología emplea ejercicios diseñados para facilitar la participación de los alumnos, internalizando los contenidos, aplicando herramientas y ejercitando competencias a través del uso de 2 plataformas digitales: Moodle y Zoom.

En el caso de la plataforma Moodle, esta será utilizada por cada participante para tener acceso al escritorio del alumno. En este espacio virtual podrán encontrar la documentación del programa, apuntes de estudio, manual del usuario, chat de comunicación con el relator y links de ingreso a las sesiones por Zoom.

Para las clases que se realizan por Zoom, la primera parte será destinada a la presentación conceptual y análisis teórico. En estas sesiones los relatores desarrollarán los contenidos con medios audiovisuales (presentaciones en PowerPoint), basándose en una metodología participativa entre profesor y estudiantes. Respecto a la segunda parte de las sesiones, estás serán de tipo práctico. En donde los participantes podrán llevar a la práctica la materia y los conceptos vistos en la clase.

En las horas prácticas se realizarán las siguientes actividades individuales y grupales:
- Inicialmente los estudiantes deberán diseñar un algoritmo para resolver un problema de la vida real. Conjuntamente, efectuarán la programación del algoritmo a través del lenguaje de programación Python, probando y modificando el programa para cumplir con las necesidades del problema. Finalmente, los estudiantes expondrán su programa y la problemática que se resuelve. Estas actividades contarán con el apoyo y supervisión del relator.

Los asistentes aprobarán el curso con nota mínima 4,0 en escala de 1,0 a 7,0.

Tendrán las siguientes evaluaciones y ponderación:

-Una prueba sobre las herramientas de programación en Python para el análisis de datos. La cual será evaluada con una pauta de cotejo y cuya ponderación equivale al 40% de la nota final del curso.
Los criterios que se evaluarán en esta actividad son: internalización y correcta aplicación de las herramientas de programación en Python para el análisis de datos. Diseño de un algoritmo. Uso de funciones y listas, procesamiento de datos.

-Un trabajo práctico consistente en el desarrollo de una programación en Python que resuelva una problemática real. Esta actividad será evaluada con una rúbrica y su ponderación corresponde al 60% de la nota final del curso.
Los criterios que se evaluarán son: correcta aplicación de las herramientas de programación en Python. Programación de un algoritmo. Uso de funciones y listas, procesamiento de datos.

El alumno debe alcanzar un promedio de nota igual o superior a 4,0 y asistencia de conexión sincrónica mínima del 75%.

Los alumnos que aprueben las exigencias del programa recibirán un certificado de aprobación digital otorgado por la Pontificia Universidad Católica de Chile.

Las personas interesadas deberán inscribirse en el ítem fechas disponibles, escogiendo la fecha de su preferencia para realizar el curso.

Descuentos

• 30% Funcionarios UC*
• 20% Membresía Alumni UC y ex alumnos UC**
• 15% funcionarios públicos***
• 10% Empresas en convenio, ex alumnos DUOC UC, otros****
• 5% Estudiantes de otras instituciones*****

(*) Funcionarios UC.
(**) Socios con membresía Alumni UC y ex alumnos UC (Pregrado-Postgrado-Diplomados).
(***) Profesionales de servicios públicos.
(****) Grupo de tres o más personas de una misma institución, funcionarios de empresas en convenio, ex alumnos y actuales alumnos Duoc UC, afiliados a Caja los Andes.
(*****) Estudiantes de postgrado otras universidades (descuento válido solo para contratación del primer curso).

NOTA IMPORTANTE: estos descuentos no son acumulables y pueden validarse sólo al momento de la matrícula.
Para hacer efectivo su descuento debe comunicarse con las ejecutivas de matrículas al (+56) 95504 6580 o en el correo barbara.ruz@uc.cl