https://github.com/matiasrodlo/tics-100-uai

TICS-100 Programación @ Universidad Adolfo Ibañez (2021)
https://github.com/matiasrodlo/tics-100-uai

course python

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TICS-100 Programación @ Universidad Adolfo Ibañez (2021)

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/matiasrodlo/tics-100-uai
• Owner: matiasrodlo
• Created: 2021-12-02T16:28:16.000Z (over 3 years ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2023-11-12T23:53:37.000Z (over 1 year ago)
• Last Synced: 2025-01-24T06:45:51.355Z (3 months ago)
• Topics: course, python
• Language: Python
• Homepage: https://github.com/matiasrodlo/TICS-100-UAI/blob/main/Syllabus.pdf
• Size: 17.9 MB
• Stars: 1
• Watchers: 1
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• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md

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TICS-100 Programación @ Universidad Adolfo Ibañez

# Estrategias de enseñanza y aprendizaje

El curso está diseñado en dos etapas. En la primera fase busca el desarrollo del proceso de abstracción en la resolución de

problemas empleando el lenguaje natural. Ello habilita al alumno a desarrollar un pensamiento más estructurado y claro,

identificando condiciones de borde y condiciones repetitivas. Este proceso requiere una inversión de tiempo de discusión

y análisis para definir las fases que existen en la resolución de un problema. En la segunda fase del curso se busca la

transferencia de conocimiento a un lenguaje de programación formal (Python) que permite finalmente la ejecución en el

computador de un problema acotado, definido, y estructurado.

# Contenidos:

1. Introducción a la resolución de problemas

2. Análisis formal de un problema (condiciones borde, ciclos)

3. Descripción de un problema en sub-etapas a través de un lenguaje natural

4. Técnicas de resolución de un problema

5. Hour Of Code

6. Introducción al lenguaje de programación Python

7. Introducción a Python

8. Trabajando con Python: herramientas

9. Noción y manejo de variables

10. Uso de operadores lógicos y aritméticos

11. Manejo de condiciones (IF-ELSE)

12. Introducción al uso de funciones estándar de Python (print, input, entre otras)

13. Tipos de datos avanzados: listas, tuplas, sets, diccionarios

14. Manejo de ciclos y condicionales anidados

15. Uso de módulos de terceros en Python (random, math, numpy, pandas)

16. Definición de funciones propias

17. Introducción a orientación a objetos en Python

18. Aplicaciones en Python

19. Desarrollo de proyecto en Python