Curso online de Python nivel avanzado bonificado

💻 Software

• Python 3.13 — descarga gratuita desde python.org. Asegúrate de marcar «Add to PATH» durante la instalación.
• VS Code (gratis) con la extensión oficial de Python. Alternativa gratuita igualmente válida: PyCharm Community Edition.
• Git — gratis. Crea una cuenta en GitHub (plan gratuito) para guardar y versionar tus proyectos.
• Bibliotecas del curso: pip, virtualenv, Django, BeautifulSoup4, Tkinter (incluida en Python), pygame, face_recognition, numpy, pandas, matplotlib — todas gratuitas e instalables con pip install.
• Google Colab (gratis) para los ejercicios de Machine Learning del día 15; no requiere instalación local.

?️ Hardware

• PC o portátil de los últimos 5-6 años.
• 8 GB de RAM es suficiente para todo el curso. Con 4 GB puedes seguir la mayoría de módulos, aunque el reconocimiento facial puede ir más lento.
• Webcam integrada o USB básica (solo para el módulo de reconocimiento facial del día 14).
• Micrófono (integrado o externo básico) para el asistente de voz del día 13.

🔑 Cuentas necesarias

• Cuenta Google gratuita — para usar Google Colab (día 15).
• Cuenta GitHub gratuita — para subir proyectos (día 16).

📚 Conocimientos previos

• Atención: aunque el título dice «avanzado», el temario arranca desde cero (print, variables, strings). Si ya sabes Python básico, avanzarás rápido por los primeros días.
• Saber usar el explorador de archivos y instalar programas es suficiente para empezar.
• No se requiere experiencia previa en programación.

A lo largo del curso construyes un proyecto real cada día, aplicando inmediatamente lo que acabas de aprender. Estos son los más representativos:

1. Calculador de comisiones — programa que recibe ventas por consola y calcula comisiones con redondeo y formato. Caso de uso: automatizar cálculos repetitivos en administración.
2. Web scraper de libros — extrae títulos, precios y valoraciones de un sitio real de pruebas (toscrape.com) y los guarda en archivo. Caso de uso: obtener datos de catálogos online sin hacerlo a mano.
3. Gestor de restaurante con interfaz gráfica — aplicación de escritorio con Tkinter que calcula pedidos, genera recibos y los guarda en disco. Caso de uso: software TPV básico para pequeños negocios.
4. Asistente de voz — programa que escucha comandos de voz, responde en audio y consulta hora, fecha y funciones personalizadas. Caso de uso: prototipo de asistente doméstico o de oficina.
5. Sistema de reconocimiento facial para asistencia — detecta rostros desde la webcam, los compara con una base de datos de imágenes y registra la asistencia en un archivo. Caso de uso: control de acceso o registro de empleados.
6. Aplicación web de tareas con Django — CRUD completo con login, registro de usuarios, buscador y subida a GitHub. Caso de uso: primera aplicación web desplegable en un servidor real.

Estos son los tropiezos más habituales en estudiantes de este curso. Léelos antes de empezar para no perder tiempo depurando problemas evitables:

• No usar entorno virtual (venv): instalar todos los paquetes en el Python global provoca conflictos entre proyectos y versiones. Crea siempre un venv por proyecto y actívalo antes de hacer cualquier pip install.
• Mezclar tabulaciones y espacios en la indentación: Python 3 no lo permite. Configura tu editor para usar siempre espacios (4 por nivel) y activa la opción «mostrar caracteres invisibles» para detectarlo.
• Modificar una lista mientras la recorres: hacer for item in lista: lista.remove(item) produce resultados inesperados. Itera sobre una copia (lista[:]) o usa comprensión de listas.
• Subir node_modules o el entorno virtual a Git: añade siempre venv/, __pycache__/ y *.pyc a tu .gitignore desde el principio. Usa gitignore.io para generar el archivo automáticamente.
• Poner claves API y contraseñas directamente en el código: cualquier repo público expone esas credenciales. Usa variables de entorno o un archivo .env (con python-dotenv) y añade .env al .gitignore.
• Confundir = con == en condicionales: if x = 5 es un error de sintaxis en Python, pero el hábito de confundirlos viene de otros lenguajes. Revisa siempre tus if.
• No cerrar archivos correctamente: abrir con open() sin with y olvidar el f.close() puede corromper datos. Usa siempre el bloque with open(...) as f:.
• Ignorar los mensajes de error completos: leer solo la última línea del traceback hace que pierdas el contexto. Lee el traceback de abajo arriba: la causa real suele estar en las primeras líneas.
• Instalar face_recognition sin las dependencias del sistema: esta librería requiere cmake y dlib compilados. En Windows es habitual que falle si no se instalan en el orden correcto; sigue las instrucciones del día 14 al pie de la letra.
• No reiniciar el entorno virtual tras activarlo en VS Code: si el terminal integrado no muestra (venv) al inicio, los paquetes instalados no están activos. Selecciona el intérprete correcto en la paleta de comandos de VS Code.

Recursos gratuitos para tener siempre a mano mientras haces el curso:

⌨️ Atajos y referencias rápidas

• devhints.io/python — cheat sheet de Python con sintaxis de listas, dicts, comprensiones, clases y más.
• overapi.com/python — referencia visual de métodos por tipo de dato.
• docs.python.org/es/3.13 — documentación oficial de Python 3.13 en español, con ejemplos.

?️ Herramientas gratuitas recomendadas

• VS Code + extensión Python (Microsoft) — autocompletado, depurador integrado y gestión de venv sin salir del editor.
• PyCharm Community Edition — alternativa con depurador muy visual, ideal para los módulos de OOP y Django.
• gitignore.io — genera el .gitignore perfecto para proyectos Python en segundos.
• Google Colab — entorno Jupyter en la nube, gratis, para los ejercicios de numpy, pandas y machine learning.
• Codeium o Continue.dev — autocompletado de código con IA, gratuitos, que funcionan directamente en VS Code.

📖 Documentación de las bibliotecas del curso

• docs.djangoproject.com — documentación oficial de Django, con tutorial propio muy completo.
• beautiful-soup-4.readthedocs.io — referencia de BeautifulSoup para el módulo de scraping.
• pandas.pydata.org/docs y numpy.org/doc — manuales oficiales de pandas y numpy.
• pygame.org/docs — referencia de pygame para el juego de invasión espacial.

👥 Comunidades donde resolver dudas

• Stack Overflow en español (es.stackoverflow.com) — busca tu error antes de preguntar, casi siempre ya está resuelto.
• r/learnpython y r/Python en Reddit — comunidades activas y amigables para todos los niveles.
• dev.to — artículos prácticos sobre Django, scraping, automatización y ML escritos por desarrolladores reales.

?️ Práctica adicional

• exercism.io — ejercicios de Python con feedback de mentores voluntarios, organizados por dificultad.
• codewars.com — retos cortos para afianzar listas, dicts, funciones y OOP con soluciones de la comunidad.
• ohshitgit.com — guía directa para salir de los líos más comunes con Git.