Herramientas de Programación

Taller ViajeSeguro Taller 6: "ViajeSeguro" en Google Colab Objetivo: Simular el costo de un viaje según destino, días, transporte y alojamiento usando estructuras condicionales, funciones y visualización de datos. Paso 1: Estructura de precios base tarifas_transporte = { "bus": 50000, "avion": 200000 } tarifas_alojamiento = { "hostal": 70000, "hotel": 150000 } Paso 2: Función para calcular costo del viaje def calcular_costo(destino, dias, transporte, alojamiento): if transporte not in tarifas_transporte or alojamiento not in tarifas_alojamiento: print("❌ Transporte o alojamiento no válidos.") return costo_transporte = tarifas_transporte[transporte] costo_alojamiento = tarifas_alojamiento[alojamiento] * dias total = costo_transporte + costo_alojamiento print(f"🧳 Destino: {destino}") print(f"🚌 Transporte: {transporte} (${co...

Taller EstudiApp Taller 5: "EstudiApp" en Google Colab Objetivo: Crear una aplicación en Python que permita registrar materias, horarios y fechas de exámenes/tareas, consultar su calendario y visualizarlo. Paso 1: Estructura base estudio = { "materias": [] } Paso 2: Registrar materias y eventos def agregar_materia(nombre, horario, examen): materia = { "nombre": nombre, "horario": horario, "examen": examen } estudio["materias"].append(materia) print(f"✔️ Materia '{nombre}' registrada.") # Ejemplo: agregar_materia("Matemáticas", "Lunes 10:00-12:00", "2025-05-20") Paso 3: Mostrar el plan académico def mostrar_plan(estudio): print("🗓️ Plan académico:") for m in estudio["materias"]: print(f"📚 {m['nombre']} | Horario: {m['horario']} | Examen: {m[...

Taller AdminDataPy Taller 4: "AdminDataPy" en Google Colab Objetivo: Leer, explorar, limpiar y visualizar datos almacenados en un archivo CSV utilizando la biblioteca pandas y generar gráficos con matplotlib . Paso 1: Cargar los datos import pandas as pd # Subida manual del archivo from google.colab import files uploaded = files.upload() # Leer el CSV (cambia el nombre por el de tu archivo) df = pd.read_csv("datos.csv") df.head() Paso 2: Limpieza básica de datos # Verificar valores nulos print(df.isnull().sum()) # Eliminar filas con valores nulos df = df.dropna() # Eliminar columnas innecesarias (opcional) # df = df.drop(columns=['ColumnaInnecesaria']) Paso 3: Estadísticas descriptivas # Estadísticas generales print(df.describe()) # Conteo de valores únicos print(df.nunique()) # Filtrar por condiciones print(df[df["Ventas"] > 10000]) Paso 4: Visualización de datos import matplotlib.pyplot as pl...

Taller AhorraYa Taller 3: "AhorraYa" en Google Colab Objetivo: Desarrollar una aplicación en Python que permita planificar metas de ahorro personal, registrar depósitos y visualizar el progreso con gráficas. Paso 1: Estructura de metas de ahorro metas = [] Paso 2: Registrar una meta def agregar_meta(nombre, objetivo): meta = { "nombre": nombre, "objetivo": objetivo, "ahorrado": 0 } metas.append(meta) print(f"✔️ Meta '{nombre}' agregada con objetivo de ${objetivo}.") # Ejemplo: agregar_meta("Viaje a Cartagena", 1500000) Paso 3: Registrar depósitos def depositar(nombre_meta, monto): for meta in metas: if meta["nombre"] == nombre_meta: meta["ahorrado"] += monto print(f"💵 Se han depositado ${monto} en '{nombre_meta}'. Total: ${meta['ahorrado']}") retur...

Taller ReciClasificador Taller 2: "ReciClasificador" en Google Colab Objetivo: Crear una aplicación en Python que permita clasificar residuos en reciclables, orgánicos o no reciclables, y visualizar estadísticas con matplotlib. Paso 1: Estructura base residuos = { "reciclables": [], "organicos": [], "no_reciclables": [] } Paso 2: Clasificador de residuos def clasificar_residuo(nombre, tipo): tipo = tipo.lower() if tipo in residuos: residuos[tipo].append(nombre) print(f"✔️ Residuo '{nombre}' clasificado como {tipo}.") else: print("❌ Tipo no válido. Usa: reciclables, organicos o no_reciclables.") # Ejemplo: clasificar_residuo("Botella de plástico", "reciclables") clasificar_residuo("Cáscara de plátano", "organicos") Paso 3: Estadísticas def resumen_residuos(residuos): total = sum(len(lista) f...

Taller EcoDinero Taller: "EcoDinero" en Google Colab Objetivo: Crear una aplicación básica en Python que registre ingresos/gastos y visualice el balance financiero usando listas, diccionarios, funciones y visualización de datos. Paso 1: Crear el entorno base finanzas = { "ingresos": [], "gastos": [] } Paso 2: Registrar transacciones from datetime import datetime def registrar_transaccion(tipo, monto, descripcion): if tipo not in ["ingresos", "gastos"]: print("Tipo inválido. Usa 'ingresos' o 'gastos'.") return transaccion = { "monto": monto, "descripcion": descripcion, "fecha": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") } finanzas[tipo].append(transaccion) # Ejemplo: registrar_transaccion("ingresos", 1200, "Salario") registrar_transaccion("gastos...