Formación bonificada para empresas

Diploma emitido por FUNDAE


Ejemplo de diploma acreditativo FUNDAE + Ampliar

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Curso online de Inicio en Python bonificado

Cursos bonificados Calendario: Flexible.

FUNDAE cursos Fecha disponible: Inmediata.

Cursos bonificados seguridad social Porcentaje de Bonificación: 100%

Cursos online bonificados Diploma acreditativo emitido por FUNDAE.

Cursos bonificados para empresas Certificado acreditativo para concursos y oposiciones.

cursos virtuales bonificados Temario Personalizado.

FUNDAE cursos Modalidades: teleformación, aula virtual y MIXTA

Cursos bonificados

España registra más de 180.000 ofertas de empleo para desarrolladores Python en 2024

+47%
Crecimiento demanda Python (SEPE, 2024)
52.400€
Salario medio desarrollador Python (INE, 2024)

El curso

📊 ¿Por qué este curso?
82%
de empresas tech necesita programadores Python en plantilla, con demanda creciente anual
Fuente: LinkedIn Jobs · 2024
Plan de Igualdad Empresas Duración
La duración del curso de Inicio en Python es de 40 horas, acreditadas en el Diploma del mismo.

PLAZO DE REALIZACIÓN:

El plazo se puede establecer según las necesidades del alumno o del plan de formación de la empresa.
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Objetivos

  • Comprender los fundamentos de la programacion y las ventajas del lenguaje Python en el desarrollo profesional
  • Utilizar el entorno Anaconda, Jupyter Notebooks y Spyder para escribir y ejecutar codigo Python
  • Aplicar variables, expresiones y operadores logicos en la resolucion de problemas programaticos
  • Desarrollar funciones, modulos y paquetes para reutilizar codigo de manera eficiente
  • Gestionar archivos y procesar cadenas de texto mediante operaciones de lectura y escritura


Bonificación Bonificación Curso bonificable al 100%
Bonificacion

Bonificación

Este curso puede ser bonificado al 100% para la empresa receptora, incluso aunque esta tenga un porcentaje de copago en razón de su número de empleados en plantilla. El coste de la formación se recuperará mediante descuento en el pago de los seguros sociales.
Este descuento será aplicable libremente en cualquier mes del año posterior a la fecha en que haya finalizado la formación. Podrán bonificarse las matrículas de aquellos alumnos que realicen al menos el 75% del curso con éxito.
Modalidades Modalidades Teleformación · Aula virtual · Mixta · Presencial
Modalidades

Modalidades

EN CURSOS ONLINE
Teleformación: En esta modalidad todo el curso se realiza a través de internet, con acceso las 24 hs. todos los días de la semana y plazo máximo de seis meses. No hay actividades como clases a las que el alumno deba asistir en horarios y fechas programados.
Aula virtual: En esta modalidad la formación se imparte mediante clases en directo a través de internet, es decir clases tele-presenciales, que se llevarán a cabo a través de ZOOM, Skype u otra herramienta a convenir.
Modalidad MIXTA: Combinación de las dos modalidades anteriores. Los trabajadores asisten a clases en directo (por ejemplo una a la semana) y entre clases disponen de material para avanzar en el curso en la plataforma. Es la más completa para grupos de trabajadores que realizan un mismo curso.

EN CURSOS PRESENCIALES o SEMI - PRESENCIALES
En esta modalidad los trabajadores realizan el curso asistiendo físicamente a un aula en la que se imparte la formación. Puede ser complementada igualmente con acceso a una plataforma online entre clases. Para esta modalidad se requiere una consulta previa de disponibilidad en la ciudad donde se desee llevar a cabo.

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Temario


NOTA:

Trabajamos con la metodologia de curso personalizado, creada por Ciberaula en 1997. Usted puede solicitar un curso a la medida de sus objetivos, que combine lecciones de 2 o mas cursos en un plan de formacion a su medida. Si este es su caso consultenos, esta metodologia ofrece un aprovechamiento maximo de la formacion en los cursos bonificados para trabajadores.

El temario predefinido del curso online de Inicio en Python es el siguiente:

1 Introducción y Configuración del Entorno Python

1.1 Reflexiones sobre aprender programación

1.2 Definición de un programa informático

1.3 Razones para elegir Python

1.4 Navegación por el sistema de directorios

1.5 Instalación del entorno Anaconda

1.6 Uso del intérprete de Python

1.7 Introducción a los Jupyter notebooks

1.8 Descarga de material del curso para trabajo local

1.9 Uso de la interfaz de desarrollo Spyder

1.10 Estructura de Python y tipos de errores al programar

2 Variables y Tipos de Datos

2.1 Concepto de variable

2.2 Tipos de datos simples y complejos

2.3 Expresiones matemáticas y su precedencia

2.4 Expresiones lógicas y operadores AND, OR, NOT

3 Flujo de Ejecución

3.1 Concepto de flujo de ejecución

3.2 Flujo secuencial

3.3 Uso del comando "if" en decisiones

3.4 Introducción a bucles: for y while

3.5 Uso de comandos básicos: print() e input()

3.6 Uso de indentado y manejo de errores de ejecución

4 Resolución de Problemas Prácticos

4.1 Clasificación de números en pares o impares

4.2 Encontrar números divisibles por un número dado

4.3 Conteo de elementos en una lista

4.4 Suma de valores y cálculo de medias

4.5 Verificación de existencia de un elemento en una lista

4.6 Identificación del mayor y menor valor de una lista

5 Funciones y Estructuración del Código

5.1 Introducción al concepto de función

5.2 Pasar parámetros a funciones y devolución de resultados

5.3 Agrupación de funciones en módulos y paquetes

5.4 Incorporación de código externo

5.5 Notación orientada a objetos en Python

6 Manipulación de Cadenas de Texto

6.1 Almacenamiento de cadenas en memoria

6.2 Extracción y búsqueda de subcadenas

6.3 Manipulación de cadenas con funciones específicas

6.4 Códigos de caracteres y su importancia

7 Trabajo con Ficheros de Texto

7.1 Almacenamiento de texto en ficheros

7.2 Métodos para abrir y manipular ficheros de texto

7.3 Carga de contenido de ficheros en variables

7.4 Selección del código de caracteres al trabajar con ficheros


Todo lo que necesitas saber antes de empezar

Información práctica — pulsa cada sección para desplegarla

💻 Software

  • Python 3.13 — descarga gratuita desde python.org. Si prefieres el entorno todo-en-uno del curso, instala Anaconda (gratis), que incluye Jupyter Notebooks y Spyder sin configuración adicional.
  • Editor de código: Spyder (incluido en Anaconda) o VS Code con la extensión Python — ambos gratuitos. También puedes usar PyCharm Community Edition (gratis).
  • Jupyter Notebooks: incluido en Anaconda. Si no quieres instalar nada, puedes empezar en Google Colab (gratis, solo necesitas cuenta Google) directamente desde el navegador.

?️ Hardware

  • Cualquier PC o portátil de los últimos 5-6 años vale perfectamente.
  • 4 GB de RAM mínimo (8 GB recomendado si instalas Anaconda completo, que ocupa más espacio).
  • Sistema operativo: Windows 10/11, macOS o Linux — Python funciona igual en todos.
  • Unos 3 GB de espacio libre en disco para Anaconda y los materiales del curso.

🔑 Cuentas y servicios

  • Ninguna cuenta de pago necesaria. Python, Anaconda, VS Code y Jupyter son 100% gratuitos.
  • Opcional: cuenta en Google si quieres usar Google Colab como alternativa en la nube.
  • Opcional: cuenta en GitHub (gratis) para guardar y compartir tus proyectos.

📚 Conocimientos previos

  • No hace falta saber programar. El curso empieza desde cero.
  • Saber usar el explorador de archivos de tu sistema operativo (crear carpetas, guardar archivos) es suficiente.
  • Matemáticas de nivel básico: sumas, divisiones, conceptos de par/impar — nada más.

Estos son los ejercicios y mini-proyectos que construirás a lo largo del curso. Cada uno resuelve un problema real y te deja código reutilizable desde el primer día.

  1. Calculadora de estadísticas básicas: programa que lee una lista de números, calcula la media, encuentra el máximo y el mínimo y cuenta cuántos elementos hay. Caso de uso: cualquier tarea de análisis de datos o informe automatizado.
  2. Clasificador de números: script que recibe un número por teclado y decide si es par, impar o divisible por un valor que eliges tú. Caso de uso: entender el flujo condicional que está detrás de casi cualquier lógica de negocio.
  3. Procesador de texto desde archivo: abre un fichero .txt, cuenta palabras, busca subcadenas y exporta un resumen a otro archivo. Caso de uso: automatizar el análisis de logs, informes o datos en bruto.
  4. Librería de funciones matemáticas propias: creas tu propio módulo Python con funciones reutilizables (factorial, potencia, conversión de unidades) e importas ese módulo desde otro script. Caso de uso: aprender a estructurar código como lo hacen los proyectos reales.
  5. Mini-agenda en consola: aplicación que guarda nombres y teléfonos en un archivo de texto, permite buscar un contacto y añadir nuevos. Caso de uso: combinar entrada de usuario, manipulación de cadenas y lectura/escritura de ficheros en un único proyecto integrador.
¿Estás listo para empezar con Python?
5 preguntas rápidas para saber si tu punto de partida encaja con el ritmo del curso. No hace falta acertar todo — es solo para orientarte.
1 ¿Qué es una variable en programación?
2 Si en Python escribes print(10 / 3), ¿qué tipo de resultado obtienes?
3 ¿Para qué sirve un bucle 'for' en Python?
4 ¿Cuál de estas afirmaciones sobre las funciones en Python es correcta?
5 ¿Qué hace este fragmento de código? archivo = open('datos.txt', 'r') contenido = archivo.read() archivo.close()

Estos son los tropiezos más frecuentes cuando se empieza con Python. Conocerlos de antemano te ahorra horas de frustración.

  • Mezclar tabs y espacios para indentar: Python es estricto con esto. Usa siempre espacios (4 por nivel) y configura tu editor para que el tabulador inserte espacios automáticamente.
  • Olvidar los dos puntos al final de if, for, while y def: if x > 0 sin los dos puntos da SyntaxError inmediatamente. Es el error número uno de los principiantes.
  • Confundir = con ==: = asigna un valor, == compara. Escribir if x = 5 es un error de sintaxis; lo correcto es if x == 5.
  • No cerrar el archivo después de abrirlo: si usas open() sin cerrar con close() o sin el bloque with open(...) as f:, puedes perder datos o bloquear el archivo.
  • Modificar una lista mientras la recorres con for: eliminar o añadir elementos dentro del bucle que itera esa misma lista produce resultados inesperados. Itera sobre una copia (lista[:]) si necesitas modificarla.
  • No usar entornos virtuales (venv): instalar todos los paquetes en el Python global acaba generando conflictos entre versiones. Crea siempre un entorno virtual por proyecto: python -m venv env.
  • Índices fuera de rango: acceder a lista[5] cuando la lista solo tiene 5 elementos (índices 0-4) lanza IndexError. Recuerda que el primer índice es 0, no 1.
  • Usar print() para depurar y olvidar quitarlo: es útil mientras pruebas, pero satura la salida. Acostúmbrate a comentar o eliminar los prints de depuración antes de considerar el código terminado.
  • Ignorar el tipo de dato que devuelve input(): input() siempre devuelve texto (str). Si esperas un número y haces operaciones matemáticas sin convertir con int() o float(), obtendrás errores o resultados incorrectos.

Recursos gratuitos que complementan el curso y te acompañarán mucho más allá de él.

⌨️ Atajos imprescindibles en Jupyter y VS Code

  • Jupyter: Shift+Enter ejecuta la celda y pasa a la siguiente; B inserta celda debajo; D D elimina celda.
  • VS Code: Ctrl+Shift+P abre la paleta de comandos; F5 ejecuta el script; Ctrl+´ abre la terminal integrada.
  • Spyder: F9 ejecuta la línea o selección actual; F5 ejecuta el archivo completo.

📖 Documentación oficial

  • docs.python.org/es/3 — documentación oficial de Python en español, con tutorial integrado.
  • docs.anaconda.com — guías de Anaconda, Jupyter y entornos conda.

?️ Herramientas gratuitas de apoyo

  • Google Colab — ejecuta Python y Jupyter directamente en el navegador sin instalar nada. Ideal para empezar o si tienes un PC lento.
  • Python Tutor (pythontutor.com) — visualiza paso a paso cómo Python ejecuta tu código y cómo cambian las variables en memoria. Perfecto para entender bucles y funciones.
  • gitignore.io — genera automáticamente el archivo .gitignore para Python antes de subir tu código a GitHub.

?️ Práctica adicional

  • exercism.io — ejercicios de Python con feedback de mentores, gratis.
  • codewars.com — retos cortos clasificados por nivel, muy adecuados para principiantes.
  • freeCodeCamp.org — cursos gratuitos de Python para ciencia de datos y automatización.

👥 Comunidades donde preguntar sin miedo

  • r/learnpython — subreddit específico para principiantes en Python, muy activo y amable.
  • Stack Overflow en español (es.stackoverflow.com) — pregunta en español cuando te bloquees.
  • dev.to — artículos y tutoriales de la comunidad, muchos enfocados en Python para principiantes.

Preguntas frecuentes

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