Programación

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Pensamiento Computacional

y Resolución de problemas  🖱

Fundamentos del pensamiento computacional y diseño de algoritmos

👉 Pensamiento computacional

     

👉 Algoritmos

👉 PSeudocódigo

👉 Prueba de escritorio

👉 Creando Algoritmos de forma visual con Flowgorithm

   💻 Enlace para descargar Flowgorithm

Enlaces para descargar IDEs de Python:

💻 Python

💻 Thonny Python IDE

💻 Visual Studio Code

👉Qué es un IDE

Programación estructurada para la solución de problemas computacionales

👉Lenguajes de programación Infografía->

👉 Lenguaje de programación PythonInfografía-> 

👉 print - input - if Infografía->

👉 Operadores Infografía->

👉 Jerarquía de operacionesInfografía-> 

✔ Código: El tesoro del templo perdido

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✔ Código: Aventura del aprendiz

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✔ Código: mayor de tres números

✔ Código: login sencillo

✔ Código: tipo de jugador

✔ Código: año bisiesto

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Interfaz Gráfica de Usuario (GUI)

Tkinter

👉 Introducción a tkinter 

👉 widgets (Label-Entry-Text-Button) 

👉 Personalización de widgets

✔ Código: Imagen en Label y Button: descarga picaflor descarga delfín

👉 Ventanas emergentes

👉 Manejo de eventos

👉 Crear y gestionar múltiples ventanas

👉 Manejo de estados y variables globales

👉 Widgets (Listbox-Radiobutton-Checkbutton-Treeview)

👉 Manejos de Menús y barras de herramientas

👉 Administración de imágenes y gráficos

👉 Uso de canvas

Código:

✔ Manejo de Fechas

✔ Números primos

✔ Cédula ecuatoriana

✔ Cálculo de IMC

✔ Conversor de unidades

✔ Cálculo de edad

✔ Interés simple

✔ Interés compuesto

✔ GPS

✔ Sistemas de numeración: Información

Manejo de archivos y bases de datos

👉 Los Archivos

👉 Las Bases de datos

    ➤ Fundamentos de bases de datos

    ➤ Modelado de datos:

        ⮚ Modelos de datos (conceptual, lógico y físico) 

        ⮚ Modelo entidad relación (E-R)

        ⮚ Normalización de bases de datos

        ⮚ Integridad de datos y restricciones

        ⮚ Diseño de esquemas de bases de datos

    ➤  Bases de datos relacionales:

            ⮚ Principios del modelo relacional

            ⮚ Tablas, registros y atributos

            ⮚ Claves primarias y foráneas

            ⮚ Relaciones entre tablas

            ⮚ Lenguaje SQL

    

   ➤  SQLite

   ➤  Servidores:

            ⮚ Servidor web

            ⮚ Servidor de bases de datos

   ➤  MySQL

    ➤  Bases de datos en formato Json

   ➤ Integración y comparación de tecnologías

    ➤  Seguridad y gestión de datos

    ➤  Aplicaciones prácticas y casos de estudio

Diseño de una aplicación

👉 Definición del proyecto

👉 Requerimientos

👉 Viabilidad

👉 Planificación

👉 Metodologías

👉 Gestión de riesgos

👉 Plan de comunicación

👉 Control y seguimiento

👉 Cierre

  Bibliotecas de Python  

🔹 Manipulación de Archivos y Texto

- OS 📂 Gestión de archivos y directorios.

- Shutil 🗂️ Copiar, mover y eliminar archivos.

- PyPDF2 📄 Manipulación de archivos PDF.

🔹 Interfaz Gráfica

- Tkinter 🖥️ Librería estándar de GUI.

- Flet 🖥️ Framework.

- PyQt 🎨 Interfaz gráfica con Qt.

- Kivy 📱 Aplicaciones móviles con Python.

🔹 Bases de Datos

- SQLite3 🗄️Base de datos SQLite integrada en Python.

- SQLAlchemy ⚙️ ORM para bases de datos SQL.

- Pymongo 🍃 Conexión con MongoDB (NoSQL). 

🔹 Desarrollo de juegos y multimedia

- PyGame 🎮🕹️ Ejemplos

🔹 Desarrollo de juegos narrativos y novelas visuales

- Ren'Py 📖🎮

🔹 Desarrollo Web

- Reflex🌍 Magia de construir páginas web

- Flask 🍶 Microframework web ligero.

- Django 🌐 Framework web completo y escalable.

- FastAPI ⚡ API ultrarrápidas con Python.

- Requests 🌍 Peticiones HTTP fáciles de hacer.

🔹 Manipulación de Datos y Análisis

- NumPy 📊 Cálculo numérico y matrices.
- Pandas 🐼 Manipulación y análisis de datos estructurados.
- Matplotlib 📈 Gráficos y visualización de datos.
- Seaborn 🎨 Visualización estadística avanzada.
- OpenPyXL 📄 Manipulación de archivos Excel.

🔹 Aprendizaje Automático e IA

- Scikit-learn 🤖 Modelos de machine learning.
- TensorFlow 🔥 Redes neuronales y deep learning.
- PyTorch 🔥 Framework flexible de deep learning.
- Keras ⚡ API de alto nivel para redes neuronales.
- XGBoost 🚀 Algoritmos de boosting optimizados.

🔹 Automatización y Web Scraping

- Selenium 🏎️ Automatización de navegadores.

- BeautifulSoup 🍜 Scraping web de HTML y XML.

- Scrapy 🕷️ Framework para scraping avanzado.

- PyAutoGUI 🖱️ Automatización de GUI.

🔹 Ciencia de Datos y Estadística

- Statsmodels 📊 Modelos estadísticos y pruebas.

- SciPy 🔬 Algoritmos matemáticos y científicos.

🔹 Ciberseguridad y Redes

- Scapy 📡 Análisis y manipulación de paquetes de red.

- Paramiko 🔑 SSH para automatización remota.

- PyShark 🦈 Análisis de tráfico con Wireshark.

🔹 Otros Usos

- Time y Datetime ⏳ Manejo de fechas y tiempos.

- Random 🎲 Generación de números aleatorios.

- Logging 📝 Manejo de logs en aplicaciones.

- Math📝 El arte de los números.

  Proyecto informático  

Tema 1. Introducción a los proyectos informáticos
Tema 2. Análisis de Requisitos
Tema 3. Diseño del Proyecto
Tema 4. Planificación del Proyecto
Tema 5. Desarrollo del Software 
Tema 6. Pruebas y Debugging
Tema 7. Documentación del Proyecto
Tema 8. Gestión de Configuración y Despliegue
Tema 9. Control de Calidad
Tema 10. Entrega y Presentación del Proyecto
Tema 11. Trabajar en Equipo

 Varios 

- Cómo convertir un archivo de python en un archivo .EXE

- Descargar aplicación para trabajar con colores

- Manual técnico y manual de usuario