Curso Básico de Python

¿Para quién es?

• Psicólogos y profesionales de la salud que quieren usar Python para organizar, analizar y presentar datos.
• Estudiantes o curiosos que desean empezar sin complicaciones.
• Quien busca resolver tareas reales con pasos claros y acompañamiento.

¿Qué obtienes?

• Explicaciones sencillas y ejemplos paso a paso.
• Archivos de práctica y apoyo por correo.
• Modalidad flexible: 1-a-1 o grupo, según tu necesidad.

Temario

1. Python para Psicólogos y los No-Programadores
   ¿Qué? ¿Cómo? ¿Cuándo? ¿Por qué? de Python · Ventajas · Desventajas
2. ¿Por qué usar JupyterLab?
   ¿Qué es JupyterLab?
3. Módulo 1: Uso de Anaconda
   Instalación · Descargar la App de Anaconda Individual · Crear tu Environment · Comandos de Anaconda
4. Módulo 2: Tipos de Variable
   Diferencias entre tipos
5. Módulo 3: Operadores Aritméticos
   Operadores · Concatenación de strings · Multiplicación de strings · Número PI de numpy · Conversión de tipos
6. Módulo 4: ¿Qué es una Lista en Python?
   Listas
7. Módulo 5: Aplicaciones en una lista
   Ciclo FOR en acción · len() · type()
8. Módulo 6: ¿Cuál es la diferencia?
   Referencia de operadores · Responder bien · Personalizar feedback · ¿Qué se ha declarado?
9. Módulo 7: Operadores de Relación
   Iguales, mayores y menores · ¿Qué devuelve cada uno?
10. Módulo 8: Strings (str)
    ¿Qué diablos son los strings? · Métodos útiles
11. Módulo 9: Manipulación de Listas
    Aplicando funciones anteriores
12. Si ya entendimos todo lo anterior…
    Rutas y directorios de datos
13. Módulo 10: range()
14. Módulo 11: set()
    ¿Qué carajos es set()?
15. Módulo 12: eval()
    ¿Qué hace eval()?
16. Integración de lo visto
    “Poder Pythonico”: ¿Qué imprime cada print? (ref. FOR en acción)
17. Módulo 13: Expresión lambda
    Lambda servicial y anónima · Usarla a nuestro favor
18. Vistazo rápido a Pandas #1
    Crear una base de datos con Pandas
19. Módulo 14: Sentencia def
    ¿Qué diablos es def? · Relación con lambda y operadores
20. Módulo 15: map() y filter()
    ¿Qué son y cómo aplicarlos?
21. Vistazo rápido a Pandas #2
    Usando todo lo visto
22. Módulo 16: enumerate()
    Ajá, ¿enumerate qué?
23. Módulo 17: Tuplas
    ¿Qué es una tupla? · Encuentra la tupla
24. Módulo 18: Diccionarios
    ¿Qué es un diccionario?
25. Vistazo rápido a Pandas #3
    “Ya tengo el Poder”
26. Módulo 19: Bucle for
    ¿Qué es un ciclo for? · Escríbelo
27. Módulo 20: Condicional if
    ¿Qué es? · Escríbelo · Práctica guiada
28. Módulo 21: Bucle while
    Uso básico
29. Módulo 22: Cierre
    Integramos todo lo visto
30. Pandas para Psicólogos y No-Programadores
    ¿Qué es Pandas? · ¿Por qué usar Numpy? · Introducción a DataSets
31. Para Estructurar
    DataFrame · Series · ¿Cómo crear un pd.Series?
32. “Ciclando” categorías
    pd.Series.unique() · Lambda para filtrar strings · El for también hace lo suyo
33. Selección de elementos: if, def, lambda, for
    ¿Qué diablos es .iloc y .loc? · Diferencias · Sustituir lo que NO sirve con NaNs
34. Manejo de Datos
    pd.concat() · pd.merge()
35. Estadística Básica
    Funciones de estadística descriptiva

Python-Pandas para Psicólogos y No-Programadores.
Este curso está diseñado para que aprendas Python a tu favor y puedas analizar cualquier base de datos que tengas. Si estás cansado de depender de macros de Excel o sufrir incompatibilidades, aquí verás cómo usar Python desde cero para crear y manipular tus datos. Al final tendrás esa sensación de poder —como automatizar hasta el proceso de pan tostado (✌)— y ordenar tus datos para analizarlos cuando quieras.

Inscripción

Precio: USD $40 por estudiante

Puedes tomarlo individualmente o unirte a un grupo. Tras tu pago, te escribiré por correo para coordinar horarios y acceso a materiales.

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