Curso online de Python Intermedio bonificado

💻 Software

• Python 3.13 — descarga gratuita en python.org. Durante la instalación en Windows, marca la opción Add Python to PATH.
• VS Code (gratis) con la extensión oficial de Python. Alternativas igualmente válidas: PyCharm Community Edition (gratis) o Sublime Text.
• pip viene incluido con Python 3.13. Se usará para instalar pandas, matplotlib, seaborn, requests, beautifulsoup4 y otras librerías del curso.
• SQLite está integrado en Python: no necesitas instalar nada adicional para el módulo de bases de datos.
• Git (gratis) recomendado para versionar tu código desde el primer proyecto.

?️ Hardware

• Cualquier PC o portátil de los últimos 5 años.
• 8 GB de RAM es suficiente. Con 4 GB puedes seguir el curso, aunque el módulo de análisis de datos con pandas puede ir algo más lento.
• No se necesita tarjeta gráfica dedicada, SSD ni ningún otro hardware especial.

🔑 Cuentas

• GitHub (plan gratuito) para subir tus proyectos y practicar con repositorios remotos.
• No se requiere ninguna suscripción de pago para completar el curso.

📚 Conocimientos previos

• Debes conocer la sintaxis básica de Python: variables, tipos de datos, condicionales, bucles y funciones.
• Haber escrito algún script sencillo en Python es suficiente. No se exige experiencia profesional.
• No se necesitan conocimientos previos de bases de datos, interfaces gráficas ni web.

A lo largo del curso construirás proyectos completos que combinan varios conceptos del temario. Aquí tienes los más representativos:

1. Sistema de gestión de contactos con POO y SQLite — Creas clases con herencia y encapsulación para modelar contactos, y los persistes en una base de datos SQLite con consultas reales. Caso de uso: agenda corporativa básica.
2. Validador y extractor de datos con expresiones regulares — Procesas ficheros de texto para extraer emails, teléfonos y fechas con patrones regex. Caso de uso: limpieza de ficheros exportados de CRM o formularios web.
3. Scraper de noticias con BeautifulSoup y requests — Descarga páginas web, extrae titulares y los guarda en JSON o CSV. Caso de uso: monitorización automatizada de contenidos sin API oficial.
4. Dashboard de análisis de datos con pandas y Matplotlib — Cargas un dataset CSV, lo limpias con pandas y generas gráficas de tendencias con Matplotlib y Seaborn. Caso de uso: informe visual de ventas o métricas de negocio.
5. Aplicación de escritorio «Gestor de tareas» con Tkinter — Interfaz gráfica con ventanas, botones y campos de entrada conectados a SQLite. Es el proyecto integrador final del curso.
6. Cliente de API REST con autenticación — Consumes un servicio web público, procesas la respuesta JSON y muestras los datos filtrados. Caso de uso: integración con APIs de clima, finanzas o datos abiertos.

Estos son los errores más frecuentes que cometen los estudiantes en este nivel. Identificarlos ahora te ahorrará horas de depuración:

• Mezclar tabs y espacios en la indentación — Python 3 lo trata como error de sintaxis. Configura VS Code para usar siempre 4 espacios y activa la visualización de caracteres invisibles.
• Olvidar activar el entorno virtual antes de instalar librerías — Acabas instalando paquetes en el Python del sistema y luego el proyecto no encuentra nada. Comprueba siempre que el prompt muestre (venv).
• Modificar una lista mientras la recorres con un bucle — Provoca saltos o errores inesperados. Itera sobre una copia: for item in lista[:] o usa una list comprehension.
• Confundir == con is para comparar — is compara identidad de objeto, no valor. Usar is para comparar cadenas o números puede dar resultados falsos positivos o negativos según el intérprete.
• Subir node_modules... perdón, subir el directorio venv o las claves API a GitHub — Añade venv/ y .env a tu .gitignore desde el primer commit.
• No cerrar ficheros abiertos con open() — Usa siempre el gestor de contexto with open(...) as f: para garantizar que el fichero se cierra aunque ocurra una excepción.
• Capturar excepciones con except Exception: pass — Silencias el error sin saber qué ha fallado. Como mínimo haz un print o un logging.error para dejar rastro.
• Construir consultas SQL concatenando strings con datos del usuario — Es una inyección SQL en potencia. Usa siempre parámetros: cursor.execute('SELECT * FROM t WHERE id=?', (valor,)).
• Confundir métodos de clase, estáticos e instancia — Olvidar self en un método de instancia genera un TypeError críptico. Revisa cuándo usar @staticmethod y @classmethod.
• Asumir que los generadores se pueden recorrer varias veces — Un generador se agota tras el primer recorrido. Si necesitas reutilizar los valores, conviértelo a lista con list(generador).

Recursos gratuitos seleccionados para que avances más rápido y tengas siempre una referencia a mano mientras estudias el curso:

📖 Documentación oficial

• docs.python.org/3 — referencia completa de Python 3.13: módulos estándar, collections, re, sqlite3, unittest y threading están todos aquí.
• pandas.pydata.org/docs y matplotlib.org/stable/contents.html — documentación de las librerías de análisis de datos que usarás en el curso.

⌨️ Atajos y cheat sheets

• devhints.io/python — resumen visual de sintaxis Python: comprensiones, lambdas, formato de strings y mucho más.
• overapi.com/python — referencia rápida de métodos de las estructuras de datos más usadas.
• gitignore.io — genera el .gitignore correcto para proyectos Python en segundos.

?️ Herramientas gratuitas recomendadas

• PyCharm Community Edition — IDE gratuito con depurador visual integrado, muy útil para los módulos de POO y testing.
• DB Browser for SQLite — interfaz gráfica gratuita para explorar y editar tus bases de datos SQLite sin escribir SQL a mano.
• Postman (plan gratuito) — prueba las APIs REST que consumas en el módulo de Web Services antes de integrarlas en tu código.

?️ Práctica adicional

• exercism.io (track Python) — ejercicios con feedback de mentores reales, gratis.
• codewars.com — katas clasificados por nivel, ideales para afianzar POO, expresiones regulares y estructuras de datos.

👥 Comunidades donde resolver dudas

• stackoverflow.com — busca primero; el 90 % de los errores que encontrarás ya tienen respuesta.
• reddit.com/r/learnpython — comunidad amigable para preguntas de nivel intermedio.
• dev.to (tag #python) — artículos prácticos sobre decoradores, generadores y async escritos por desarrolladores activos.