Curso online de Python de cero a pro en una semana con ChatGPT bonificado

💻 Software

• Python 3.13 — descarga gratuita en python.org. Incluye IDLE, aunque usarás VS Code o Jupyter.
• VS Code (gratuito) con la extensión Python de Microsoft — es el entorno recomendado para el curso.
• Jupyter Notebook — se instala gratis con pip install notebook o mediante Anaconda (distribución gratuita).
• Bibliotecas del curso: NumPy, Pandas, Matplotlib, Tkinter — todas gratuitas, se instalan con pip install numpy pandas matplotlib. Tkinter viene incluida con Python.
• ChatGPT — la versión gratuita con GPT-5 es suficiente para todos los ejercicios del curso. No necesitas ChatGPT Plus.

?️ Hardware

• PC o portátil de los últimos 6-7 años, con cualquier procesador moderno.
• 4 GB de RAM como mínimo (8 GB para trabajar con Pandas en datasets grandes, pero no es obligatorio).
• 2 GB de espacio libre en disco para Python, VS Code y las bibliotecas.
• Compatible con Windows 10/11, macOS Sequoia o cualquier distribución Linux.

🔑 Cuentas necesarias

• Cuenta gratuita en chatgpt.com para usar ChatGPT como asistente de aprendizaje.
• Opcionalmente, cuenta en Google Colab (gratuita con cuenta Google) si prefieres trabajar en la nube sin instalar nada.

📚 Conocimientos previos

• No necesitas saber programar. El curso arranca desde cero.
• Saber usar el ordenador con soltura: instalar programas, crear carpetas, copiar y pegar.
• Si ya sabes algo de lógica o has tocado algún lenguaje, irás más rápido, pero no es requisito.

A lo largo del curso construyes programas reales, no solo ejercicios aislados. Cada proyecto combina los conceptos del día con el uso de ChatGPT como copiloto de código.

1. Calculadora de gastos personales — script que pide ingresos y gastos por consola, los almacena en variables y calcula el balance mensual. Caso de uso: control de finanzas personales sin Excel.
2. Sistema de registro con listas y diccionarios — programa que gestiona un inventario sencillo (añadir, buscar, eliminar productos) usando estructuras de datos nativas de Python. Caso de uso: pequeño negocio o almacén.
3. Automatización de lectura y escritura de archivos CSV — script que lee un fichero de datos, filtra filas según criterios y guarda el resultado en un nuevo archivo. Caso de uso: limpieza rápida de exportaciones de cualquier gestor.
4. Análisis de ventas con Pandas y Matplotlib — carga un dataset de ventas, calcula totales por categoría con Pandas y genera un gráfico de barras con Matplotlib. Caso de uso: informe visual para reunión de equipo.
5. Aplicación de notas con interfaz gráfica en Tkinter — ventana con campos de texto, botones para guardar y cargar notas en archivo .txt. Caso de uso: herramienta interna de equipo sin depender de apps de terceros.
6. Mini-gestor de empleados con POO — clases Empleado y Departamento con herencia y encapsulamiento, que permite crear, listar y modificar registros. Caso de uso: prototipo de sistema de RRHH para automatizar reportes.

Estos son los tropiezos más frecuentes al aprender Python con IA como asistente. Identificarlos antes te ahorra horas de frustración.

• Copiar código de ChatGPT sin leerlo: el modelo puede generar código que funciona pero que no entiendes. Si no sabes qué hace cada línea, no estás aprendiendo, solo copiando. Lee, rompe y vuelve a construir.
• Ignorar los mensajes de error: el traceback de Python te dice exactamente el fichero, la línea y el tipo de error. Léelo antes de preguntar a ChatGPT. La mayoría de errores se resuelven en dos líneas.
• Mezclar indentación con espacios y tabulaciones: Python es estricto con el sangrado. Configura tu editor para usar siempre 4 espacios y activa la visualización de espacios en blanco.
• No reiniciar el kernel de Jupyter tras cambiar una variable global: las celdas conservan estado. Si redefines una función más arriba y no la re-ejecutas, trabajas con la versión antigua sin saberlo.
• Usar nombres de variable que solapan con funciones de Python: llamar list, input, id o type a tus variables rompe esas funciones nativas en el resto del script.
• Confundir = (asignación) con == (comparación) dentro de un if: error clásico en los primeros días que produce comportamientos inesperados sin mensaje de error claro.
• Importar Pandas o NumPy sin haberlos instalado antes: import pandas falla si no has ejecutado pip install pandas en el entorno correcto (el mismo donde corre tu script).
• Pedir a ChatGPT que «arregle el código» sin dar el error ni el contexto: el modelo inventa una solución probable. Siempre pega el error completo, el código relevante y describe qué resultado esperas.
• Asumir que ChatGPT recuerda el código de mensajes anteriores: cada vez que abres una nueva conversación, el historial desaparece. Guarda tus scripts en ficheros .py, no en el chat.
• Saltarse los ejercicios de POO del Día 7 por parecerse «demasiado abstractos»: clases y herencia son la base de Pandas, Tkinter y cualquier librería que uses después. Practicarlos ahora evita confusión más adelante.

Recursos gratuitos y herramientas que complementan el curso desde el primer día.

⌨️ Atajos esenciales en VS Code para Python

• F5 — ejecutar el script actual en modo debug.
• Ctrl+Shift+P — abrir la paleta de comandos (seleccionar intérprete, formatear, etc.).
• Ctrl+/ — comentar o descomentar la línea seleccionada.
• Shift+Alt+F — formatear el archivo con autopep8 o Black.
• En Jupyter: Shift+Enter ejecuta la celda y pasa a la siguiente; Esc+A/B añade celda arriba o abajo.

?️ Herramientas gratuitas imprescindibles

• Google Colab (colab.research.google.com) — Jupyter en la nube, sin instalar nada, con GPU gratuita si la necesitas en el futuro.
• Python Tutor (pythontutor.com) — visualiza paso a paso cómo se ejecuta tu código y cómo cambian las variables en memoria. Ideal para entender bucles y funciones.
• Black — formateador de código Python (pip install black). Aplica estilo PEP 8 automáticamente.
• Anaconda (anaconda.com) — distribución gratuita que instala Python, Jupyter y todas las bibliotecas del curso de una vez.

📖 Documentación y referencias

• docs.python.org/es — documentación oficial de Python en español, incluyendo el tutorial para principiantes.
• pandas.pydata.org/docs — referencia completa de Pandas con ejemplos.
• matplotlib.org/stable/gallery — galería de gráficos listos para copiar y adaptar.
• Guía de prompting de OpenAI (platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering) — cómo pedir ayuda con código de forma efectiva.

👥 Comunidades donde resolver dudas

• r/learnpython en Reddit — comunidad activa para principiantes, en inglés, muy tolerante con preguntas básicas.
• Stack Overflow en Español (es.stackoverflow.com) — preguntas y respuestas técnicas en español.
• Discord de Python España — comunidad hispanohablante con canales de dudas y proyectos.