¿Quieres convertirte en un experto en la Comprehensive Python Programming ? Combinarás la elegancia del lenguaje con la potencia de la modularidad, facilitando el desarrollo de aplicaciones robustas y eficientes” 

La Comprehensive Python Programming sobresale como elección preferida por desarrolladores y empresas. En primer lugar, Python es conocido por su sintaxis clara y legible, lo que facilita la comprensión del código. Además, su versatilidad permite la integración eficiente de diferentes paradigmas de programación, como la Programación Orientada a Objetos, proporcionando así un enfoque holístico y adaptable. Asimismo, la Programación Integral destaca por su enfoque modular, facilitando la reutilización de código y la mantenibilidad de proyectos a largo plazo. Así, la combinación de ambos aspectos resulta en una herramienta poderosa y accesible. 

En este contexto, TECH ha desarrollado esta Postgraduate diploma en Comprehensive Python Programming , el cual abarca un extenso temario destinado a proporcionar a los informáticos una comprensión integral del lenguaje y a desarrollar habilidades avanzadas en programación. De esta forma, se abordará la creación y ejecución de programas en Python, así como el uso de herramientas de desarrollo integrado (IDEs) para la ejecución de scripts. 

Asimismo, se ahondará en el desarrollo integral de aplicaciones en Python, para que el profesional se especialice en el diseño y modelado avanzado de aplicaciones, pruebas y debugging efectivos, optimización de código, despliegue y mantenimiento de aplicaciones. Además, se abordan aspectos sobre la arquitectura de aplicaciones y el manejo de dependencias, seguridad y autenticación. 

Igualmente, el temario se enfocará en el uso de bibliotecas esenciales, técnicas de control de flujo y funciones específicas para el procesamiento de datos. Así, los egresados aprenderán sobre las mejores prácticas de codificación, estilo, convenciones, documentación, pruebas y depuración en el contexto del análisis de datos. Finalmente, se analizarán recursos en línea y comunidades de Python, facilitando el acceso a una amplia gama de recursos. 

Por ello, TECH ofrecerá a los alumnos una certificación flexible y 100% online, fundamentada en la revolucionaria metodología Relearning, la cual se centra en la repetición de conceptos fundamentales para fortalecer la asimilación de los contenidos. Adicionalmente, contarán con acceso a un conjunto único de Masterclasses suplementarias, impartidas por un destacado docente de renombre internacional, experto en Programación Integral en Python. 

¡Especialízate en Programación Integral en Python con TECH! Tendrás acceso a Masterclasses exclusivas y complementarias, diseñadas por un destacado experto de renombre internacional en este ámbito” 

Esta Postgraduate diploma en Comprehensive Python Programming contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son: 

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Programación Integral en Python 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información teórica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras  
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

Aplicarás los principios SOLID y el diseño modular, junto con el uso de UML y diagramas en el diseño y modelado de aplicaciones, todo a través de una amplia biblioteca con los recursos multimedia más innovadores”   

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.  

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextualizado, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.  

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.   

Profundizarás en la gestión de referencias a objetos, datos de colección, operaciones lógicas y aritméticas, y conceptos clave, como entrada/salida, funciones, strings y manejo de errores"

Gracias a esta Postgraduate diploma 100% online, te equiparás con las herramientas necesarias para enfrentar desafíos reales en el mundo del desarrollo de Software y el análisis de datos usando Python"

This Postgraduate diploma has been developed to provide professionals with a complete immersion in the field of Comprehensive Python Programming . From program creation to advanced data management, the syllabus will cover all the crucial aspects to forge highly competent developers. As such, the content will not only delve into the clear and readable syntax of Python, but will also delve into advanced concepts such as object reference management, modular design and common architectural patterns. 

From data analysis, to advanced project implementation, this syllabus will equip you with the essential skills to succeed in the dynamic programming landscape”

Module 1. Python Programming 

1.1. Creation and Execution of Python Programs 

1.1.1. Configuration of the Development Environment 
1.1.2. Execution of Python Scripts 
1.1.3. Integrated Development Tools (IDEs) 

1.2. Data in Python 

1.2.1. Primitive Types (int, float, str) 
1.2.2. Conversion and Casting of Data Types in Python 
1.2.3. Immutability and Data Storage in Python 

1.3. References to Objects in Python 

1.3.1. References in Memory 
1.3.2. Identity vs. Equality 
1.3.3. Reference Management and Garbage Collection 

1.4. Collection Data in Python 

1.4.1. Common Lists and Operations 
1.4.2. Tuples and their Immutability 
1.4.3. Dictionaries and Data Access 

1.5. Logical Operations in Python 

1.5.1. Boolean Operators 
1.5.2. Conditional Expressions 
1.5.3. Short-Circuit Evaluation 

1.6. Arithmetic Operators in Python 

1.6.1. Arithmetic Operations in Python 
1.6.2. Division Operators  
1.6.3. Precedence and Associativity 

1.7. Input/output in Python 

1.7.1. Reading Data from Standard Input 
1.7.2. Writing Data to Standard Output 
1.7.3. File Handling 

1.8. Creating and Calling Python Functions 

1.8.1. Function Syntax 
1.8.2. Parameters and Arguments 
1.8.3. Return Values and Anonymous Functions 

1.9. Using Strings in Python 

1.9.1. Manipulating and Formatting Strings 
1.9.2. Common Strings Methods 
1.9.3. Interpolation and F-strings 

1.10. Error and Exception Handling in Python 

1.10.1. Common Types of Exceptions 
1.10.2. Try-except Blocks 
1.10.3. Creating Custom Exceptions 

Module 2. Application Development in Python 

2.1. Python Application Architecture 

2.1.1. Software Design 
2.1.2. Common Architectural Patterns 
2.1.3. Requirements and Needs Assessment 

2.2. Design and Modeling of Python Applications 

2.2.1. Use of UML and Diagrams 
2.2.2. Modeling Data and Information Flow 
2.2.3. SOLID Principles and Modular Design 

2.3. Dependency and Library Management in Python 

2.3.1. Package Management with Pip 
2.3.2. Use of Virtual Environments 
2.3.3. Resolving Dependency Conflicts 

2.4. Design Patterns in Python Development 

2.4.1. Creative, Structural and Behavioral Patterns 
2.4.2. Practical Application of Patterns 
2.4.3. Refactoring and Patterns 

2.5. Testing and Debugging in Python Applications 

2.5.1. Testing Strategies (Unitary, Integration) 
2.5.2. Use of Testing Frameworks 
2.5.3. Debugging Techniques and Tools 

2.6. Security and Authentication in Python 

2.6.1. Application Security 
2.6.2. Implementation of Authentication and Authorization 
2.6.3. Vulnerability Prevention 

2.7. Optimization and Performance of Python Applications 

2.7.1. Performance Analysis 
2.7.2. Code Optimization Techniques 
2.7.3. Efficient Resource and Data Management 

2.8. Deployment and Distribution of Python Applications 

2.8.1. Deployment Strategies 
2.8.2. Use of Containers and Orchestrators 
2.8.3. Distribution and Continuous Updates 

2.9. Maintenance and Updating in Python 

2.9.1. Software Lifecycle Management 
2.9.2. Maintenance and Refactoring Strategies 
2.9.3. System Upgrade and Migration 

2.10. Documentation and Technical Support in Python 

2.10.1. Creating Effective Documentation 
2.10.2. Documentation Tools 
2.10.3. Strategies for Supporting and Communicating with Users 

Module 3. Data Processing and Big Data with Python 

3.1. Using Python on Data 

3.1.1. Python in Data Science and Analysis 
3.1.2. Essential Libraries for Data 
3.1.3. Applications and Examples 

3.2. Setting Up the Python Development Environment 

3.2.1. Python Installation and Tools  
3.2.2. Configuration of Virtual Environments 
3.2.3. Integrated Development Tools (IDE) 

3.3. Variables, Data Types and Operators in Python 

3.3.1. Variables and Primitive Data Types 
3.3.2. Data Structures 
3.3.3. Arithmetic and Logical Operators 

3.4. Flow Control: Conditionals and Loops 

3.4.1. Conditional Control Structures (if, else, elif) 
3.4.2. Loops (for, while) and Flow Control 
3.4.3. List Comprehensions and Generator Expressions 

3.5. Functions and Modularity with Python 

3.5.1. Use of Functions 
3.5.2. Parameters, Arguments and Return Values 
3.5.3. Modularity and Code Reuse 

3.6. Error and Exception Handling with Python 

3.6.1. Errors and Exceptions 
3.6.2. Exception Handling with Try-Except 
3.6.3. Creating Custom Exceptions 

3.7. IPython Tool 

3.7.1. IPython Tool 
3.7.2. Using IPython for Data Analysis 
3.7.3. Differences with the Standard Python Interpreter 

3.8. Jupyter Notebooks 

3.8.1. Jupyter Notebooks 
3.8.2. Use of Notebooks for Data Analysis 
3.8.3. Publication of Jupyter Notebooks 

3.9. Python Coding Best Practices 

3.9.1. Style and Conventions (WBS 8) 
3.9.2. Documentation and Comments 
3.9.3. Testing and Debugging Strategies 

3.10. Python Resources and Communities 

3.10.1. Online Resources and Documentation 
3.10.2. Communities and Forums 
3.10.3. Learning and Updating in Python

With a focus on best practices and modern methodologies, the program will push you to cultivate skills to effectively design, optimize and maintain applications”