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Tareas y proyectos de Python: práctica de resolución de problemas para principiantes / con soluciones / ejercicios de programación en Jupyter
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Tareas y proyectos de Python: soluciones completas
Este paquete de resolución de problemas le brinda todo lo que necesita para practicar Python y aprender de las respuestas: un conjunto completo de tareas para principiantes con soluciones paso a paso.
📦 Qué incluye:
✅ 4 tareas (de complejidad creciente)
✅ 2 Proyectos Capstone (consolidar el aprendizaje)
✅Soluciones a cada tarea (explicadas con comentarios y claridad)
✅ Proporcionado en formato .ipynb (cuadernos Jupyter)
🧩 Conceptos cubiertos:
Condicionales, bucles, lógica
Manipulación de cadenas y listas
Funciones, archivos y manejo básico de datos
Desgloses de problemas de varios pasos
Miniproyectos inspirados en el mundo real
👩🏫 Perfecto para:
🧠 Estudiantes que aprenden mejor con soluciones prácticas
👩🏫 Profesores y educadores en casa que quieran asignar + revisar
📘 Clubes de codificación y tutores que buscan material reutilizable
-Construido por un ex profesor universitario
Estos materiales se extrajeron de un curso de Introducción a la programación en Python de nivel universitario impartido anteriormente en la Universidad de Maryland.
Están optimizados para el aprendizaje, el refuerzo y la evaluación, no solo para las pruebas.
📎 Formato de archivo:
✅ Cuadernos Jupyter .ipynb
✅ Archivo ZIP descargable instantáneamente
💡¿Quieres el curso completo?
Esta es solo una parte del curso completo Introducción a la programación en Python, que también incluye:
🧠 22 cuadernos paso a paso de Jupyter con comentarios claros y Markdowns
💼 Más de 20 comprobaciones de aprendizaje y 6 cuestionarios
✅ Soluciones completas a todos los ejercicios
Los temas incluyen:
✅ Introducción a la Computación, Python, Anaconda, Jupyter y Spyder
✅ Declaraciones y variables
✅ Tipos de datos
✅ Operadores
✅ Declaraciones condicionales (if, else, elif)
✅ Bucles (for, while)
✅ Cadenas y operaciones con cadenas
✅ Listas y comprensión de listas
✅ Tuplas y conjuntos
✅ Diccionarios y pares clave-valor
✅ Funciones y parámetros
✅ Trabajar con archivos
✅ Bibliotecas en la práctica:
-pandas para el análisis de datos
-matplotlib y seaborn para visualización
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