Responde de manera desarrollada, es decir, con al menos 5 a 8 líneas por respuesta, explicando con tus propias palabras y dando ejemplos cuando sea posible. 

A. If – elif – else (10 preguntas abiertas)

1. ¿Cómo definirías la sintaxis de un if-elif-else en tus propias palabras?
   
   

2. ¿Qué diferencias encuentras entre usar un solo if y usar if-elif-else?
   
   

3. Explica cómo representarías un diagrama de flujo que incluya una decisión múltiple con if-elif-else.
   
   

4. ¿Por qué consideras que las bifurcaciones son importantes dentro de un programa?
   
   

5. Da un ejemplo de un problema de la vida diaria que podrías resolver con if-elif-else.
   
   

6. ¿Qué ventajas y desventajas encuentras al usar if anidados en lugar de if-elif-else?
   
   

7. ¿Qué sucede si omites la cláusula else en una estructura if-elif-else?
   
   

8. ¿Cómo afecta la indentación en la claridad y ejecución de un bloque if-elif-else?
   
   

9. ¿Cuál sería la consecuencia de usar demasiados if-elif-else en un mismo programa?
   
   

10. ¿En qué casos prefieres usar if-elif-else en lugar de otras estructuras de control?
    
    

B. For (10 preguntas abiertas)

1. ¿Cómo explicarías la sintaxis de un ciclo for en Python a alguien que nunca ha programado?
   
   

2. ¿Qué diferencia ves entre un ciclo for en Python y en otros lenguajes como C o Java?
   
   

3. ¿Cómo representarías un ciclo for en un diagrama de flujo?
   
   

4. ¿Qué entiendes por bifurcación dentro de un ciclo for?
   
   

5. Menciona un caso de la vida real que resolverías con un ciclo for.
   
   

6. ¿Cómo influyen los for anidados en el rendimiento de un programa?
   
   

7. ¿Qué ventajas ofrece el ciclo for frente al ciclo while en situaciones donde conocemos el número de repeticiones?
   
   

8. ¿Qué problemas puede ocasionar un mal uso del rango (range) dentro de un for?
   
   

9. ¿Cómo aplicarías condiciones dentro de un for para filtrar información?
   
   

10. ¿Qué ejemplos puedes dar de programas en los que el uso de for es indispensable?
    
    

C. While (10 preguntas abiertas)

1. ¿Cómo describirías la sintaxis de un ciclo while en Python?
   
   

2. ¿Cuál es la principal diferencia entre el ciclo while y el ciclo for?
   
   

3. ¿Cómo dibujarías en un diagrama el funcionamiento de un ciclo while?
   
   

4. ¿Qué significa que un ciclo while sea controlado por una condición?
   
   

5. ¿Qué riesgos existen si no se actualiza correctamente la condición en un while?
   
   

6. ¿En qué casos resulta más útil usar while en lugar de for?
   
   

7. ¿Cómo representarías bifurcaciones dentro de un ciclo while?
   
   

8. ¿Qué utilidad tienen los while anidados y qué desventajas pueden presentar?
   
   

9. ¿Cómo evitarías que un ciclo while entre en un bucle infinito?
   
   

10. Menciona un ejemplo práctico de la vida real en donde un ciclo while sea más adecuado que un for.

En Python, la indentación (es decir, los espacios o tabulaciones al inicio de una línea) no es opcional, sino obligatoria.
Esto se debe a que Python no usa llaves {} como otros lenguajes (ej. Java, C, JavaScript) para delimitar los bloques de código, sino que usa la indentación para marcar qué instrucciones pertenecen a qué bloque.

 ¿Por qué debo indentar?

1. Claridad: La indentación hace el código más legible y ordenado.
   
   

2. Estructura: Le indica a Python qué instrucciones están dentro de un if, for o while.
   
   

3. Obligatorio: Si no indentas, Python no sabrá qué pertenece al bloque y te dará un error de sintaxis.
   
   

🔹 Ejemplo con if

edad = 18

if edad >= 18:

    print("Eres mayor de edad")   # ✅ Este print está dentro del if

    print("Puedes votar")         # ✅ También dentro del if

print("Fin del programa")         # ❌ Este está fuera del if

➡️ Lo que está indentado pertenece al if.
➡️ Lo que no está indentado, se ejecuta siempre.

🔹 Ejemplo con for

for i in range(3):

    print("Número:", i)    # ✅ Dentro del for

print("Ciclo terminado")   # ❌ Fuera del for

📌 Si no indentaras el print("Número:", i), Python daría error porque no sabe qué está dentro del for.

🔹 Ejemplo con while

contador = 1

while contador <= 3:

    print("Contador:", contador)   # ✅ Dentro del while

    contador += 1                  # ✅ También dentro

print("Bucle terminado")           # ❌ Fuera del while

🔹 ¿Qué pasa si NO indento?

if True:

print("Hola")  # 🚨 Error: expected an indented block

Python te marcará error porque espera un bloque indentado después del if.

✅ En resumen:

• Python usa espacios para definir qué instrucciones pertenecen a un bloque.
  
  

• Eso aplica en if, for, while, funciones, clases, etc.
  
  

• Lo indentado pertenece al bloque; lo no indentado, ya no.

1.2 Emplea el lenguaje de programación Python para el manejo, análisis y despliegue de datos,

incorporando estructuras de control.

A. Proceso y despliegue de información con la estructura de control if-elif-else

1. Sintaxis de la sentencia

La estructura if-elif-else permite ejecutar diferentes bloques de código dependiendo del cumplimiento de condiciones lógicas.
Ejemplo general en pseudocódigo:

if condición1:

    instrucciones_si_condición1

elif condición2:

    instrucciones_si_condición2

else:

    instrucciones_si_ninguna_condición

2. Diagrama

Se representa mediante un diagrama de flujo en forma de bifurcaciones:

• Un rombo evalúa la condición principal (if).
  
  

• Si es verdadera, se ejecuta el bloque asociado.
  
  

• Si no, se revisa la siguiente condición (elif).
  
  

• Finalmente, si ninguna condición es verdadera, se ejecuta el bloque else.
  
  

3. Bifurcaciones

Cada condición divide el flujo del programa en rutas alternativas. Esto permite tomar decisiones según diferentes escenarios.

4. Sentencias anidadas

Es posible colocar otros if, elif o else dentro de un bloque principal, creando estructuras jerárquicas para problemas más complejos.

B. Proceso y despliegue de información utilizando la estructura de control for

1. Sintaxis de la sentencia

for sirve para repetir instrucciones un número determinado de veces o recorrer elementos de una secuencia.
Ejemplo en pseudocódigo:

for variable in rango_o_lista:

    instrucciones_repetidas

2. Diagrama

El flujo parte de un punto inicial, verifica si hay elementos en el rango o colección, ejecuta el bloque de código y vuelve a evaluar hasta que no haya más elementos.

3. Bifurcaciones

Dentro de un for pueden incluirse condiciones (if) para decidir qué acciones ejecutar según cada iteración.

4. Sentencias anidadas

Se pueden incluir otros ciclos for o estructuras if dentro del cuerpo principal, creando bucles y condiciones más elaboradas.

C. Proceso y despliegue de información utilizando la estructura de control while

1. Sintaxis de la sentencia

while ejecuta un bloque de código mientras una condición sea verdadera.
Ejemplo en pseudocódigo:

while condición:

    instrucciones_mientras_sea_verdadero

2. Diagrama

El diagrama muestra un ciclo:

• Se evalúa la condición en un rombo.
  
  

• Si es verdadera, se ejecuta el bloque y se regresa a la evaluación.
  
  

• Si es falsa, el flujo continúa fuera del ciclo.
  
  

3. Bifurcaciones

Dentro del ciclo se pueden añadir decisiones (if) para modificar el comportamiento según los datos procesados.

4. Sentencias anidadas

Es posible incluir otros bucles while, for o sentencias condicionales dentro del ciclo principal, permitiendo estructuras repetitivas y condicionales combinadas.

Conclusión general

Las estructuras if-elif-else, for y while son esenciales para controlar el flujo de un programa.

• if-elif-else: toma de decisiones según condiciones.
  
  

• for: repite acciones sobre rangos o colecciones.
  
  

• while: repite mientras una condición sea verdadera.
  El uso de bifurcaciones y sentencias anidadas amplía la capacidad de resolver problemas complejos, otorgando flexibilidad y precisión en el procesamiento y despliegue de información.

Análisis de datos mediante un lenguaje de programación multiparadigma.

Importar archivos 

1. Origen de datos

El origen de datos es la fuente desde donde obtenemos la información que vamos a procesar.
En un lenguaje de programación multiparadigma como Python, estos orígenes pueden ser muy variados:

• Archivos locales: .csv, .txt, .json, .xlsx guardados en el equipo.
  
  

• Bases de datos: MySQL, PostgreSQL, SQLite, MongoDB, etc.
  
  

• APIs: Servicios web que proporcionan datos en tiempo real (ej. API de clima, finanzas, redes sociales).
  
  

• Sensores o hardware: Dispositivos IoT, GPS, sensores de temperatura, etc.
  
  

• Fuentes en la nube: Google Drive, Dropbox, AWS S3.

2. Validación de datos

La validación de datos es el proceso de verificar que la información importada cumpla con las reglas y formatos esperados antes de su análisis.

• Revisión de tipos de datos (enteros, flotantes, fechas, cadenas).
  
  

• Comprobación de valores faltantes (null, NaN).
  
  

• Detección de valores fuera de rango (ej. edades negativas).
  
  

• Formato correcto (fechas bien escritas, correos válidos, códigos correctos).

3. Consolidación de datos

La consolidación consiste en unificar datos que provienen de distintas fuentes para tener un solo conjunto coherente.

• Unión (merge): Combinar tablas con campos en común.
  
  

• Concatenación: Apilar datos uno debajo de otro (ej. reportes mensuales).
  
  

• Normalización: Ajustar los datos a un mismo formato (moneda, fecha, mayúsculas/minúsculas).

4. Identificación de relaciones

Este paso busca descubrir cómo se conectan los datos entre sí.

• Relaciones uno a uno: Un registro en una tabla corresponde a un solo registro en otra.
  
  

• Relaciones uno a muchos: Un cliente puede tener muchas compras.
  
  

• Relaciones muchos a muchos: Un estudiante puede estar en varios cursos, y un curso puede tener varios estudiantes.
  
  

• Correlaciones estadísticas: Medir cómo una variable influye en otra.

B. Técnicas analíticas

1. Machine Learning

• Definición: Rama de la inteligencia artificial que permite a los sistemas aprender automáticamente de los datos y mejorar su rendimiento sin ser programados explícitamente.
  
  

• Aplicaciones:
  
  

  • Predicción de ventas.
    
    

  • Clasificación de correos (spam/no spam).
    
    

  • Recomendación de productos.
    
    

Bibliotecas principales:

• Scikit-learn:
  
  

  • Ideal para principiantes.
    
    

  • Ofrece algoritmos listos para usar (regresión, clasificación, clustering).
    
    

  • Ejemplo: from sklearn.linear_model import LinearRegression.
    
    

• TensorFlow:
  
  

  • Desarrollada por Google.
    
    

  • Especializada en deep learning y redes neuronales.
    
    

  • Permite trabajar con grandes volúmenes de datos y usar aceleración por GPU.
    
    

2. Deep Learning

• Definición: Subcampo del machine learning que utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas para modelar patrones complejos.
  
  

• Ejemplos de uso:
  
  

  • Reconocimiento facial.
    
    

  • Traducción automática.
    
    

  • Diagnóstico médico a partir de imágenes.
    
    

Bibliotecas más usadas: TensorFlow, Keras, PyTorch.

3. Analítica de texto

• Definición: Procesamiento y análisis de datos no estructurados provenientes de documentos, comentarios, redes sociales, etc.
  
  

• Técnicas clave:
  
  

  • Tokenización: dividir un texto en palabras o frases.
    
    

  • Análisis de sentimiento: identificar si un texto es positivo, negativo o neutro.
    
    

  • Extracción de palabras clave: localizar términos más relevantes.
    
    

• Bibliotecas en Python: NLTK, spaCy, scikit-learn.
  
  

Ejemplo: análisis de reseñas de clientes para detectar satisfacción o quejas frecuentes.

C. Cálculo con datos

El análisis requiere aplicar operaciones numéricas, aritméticas, lógicas y textuales para transformar la información y hacerla útil.

1. Cálculo numérico

• Uso de algoritmos matemáticos para resolver problemas de álgebra, cálculo, optimización, estadística.
  
  

• Biblioteca destacada: NumPy.
  
  

Ejemplo: resolver sistemas de ecuaciones lineales o aproximar raíces.

2. Operaciones aritméticas

• Suma, resta, multiplicación, división, potencias, módulo.
  
  

• Se aplican en limpieza de datos y cálculos básicos.
  
  

Ejemplo en Python:

a = 15

b = 4

print(a + b)  # 19

print(a / b)  # 3.75

print(a % b)  # 3

3. Operaciones con texto

• Concatenación, búsqueda, reemplazo, extracción de subcadenas.
  
  

• Muy útiles en la analítica de texto.
  
  

Ejemplo en Python:

mensaje = "Análisis de datos"

print(mensaje.upper())   # "ANÁLISIS DE DATOS"

print(mensaje.replace("datos", "información"))  # "Análisis de información"

4. Operaciones lógicas

• Comparaciones y condiciones que devuelven True o False.
  
  

• Ejemplo: mayor que, menor que, igualdad.
  
  

x = 10

y = 20

print(x < y)   # True

print(x == y)  # False

5. Operaciones numéricas

• Incluye funciones matemáticas avanzadas: raíz cuadrada, logaritmos, trigonometría.
  
  

• Biblioteca: math o NumPy.
  
  

Ejemplo:

import math

print(math.sqrt(25))  # 5.0

print(math.log(10))   # 2.3025

Aquí tienes 20 ejercicios que te ayudarán a aprender Python y a fortalecer tus habilidades en el lenguaje:

Rubrica 1.2.1

1. Algoritmo para convertir horas a minutos:

o Iniciar.

o Leer el número de horas.

o Multiplicar el número de horas por 60.

o Mostrar el resultado en minutos.

o Finalizar.

2. Algoritmo para convertir días a horas:

3. Algoritmo para convertir semanas a días:

4. Algoritmo para convertir metros a centímetros:

o Iniciar.

o Leer la cantidad de metros.

o Multiplicar la cantidad de metros por 100.

o Mostrar el resultado en centímetros.

o Finalizar.

5. Algoritmo para convertir kilómetros a metros:

6. Algoritmo para convertir litros a mililitros:

7. Algoritmo para convertir gramos a kilogramos:

8. Algoritmo para convertir pies a pulgadas:

Iniciar.

o Leer la cantidad de pies.

o Multiplicar la cantidad de pies por 12.

o Mostrar el resultado en pulgadas.

o Finalizar.

9. Algoritmo para convertir pulgadas a centímetros:

10. Algoritmo para convertir horas a segundos:

Ejercicio 2

EJERCICIOS DE ALGORITMOS

1. Verificación de número mayor que 10

Problema: Determinar si un número es mayor que 10.

2. Verificación de número negativo

Problema: Determinar si un número es negativo.

3. Comparación de altura mínima

Problema: Verificar si una persona cumple con la altura mínima para subirse a una atracción.

4. Verificación de cadena vacía

Problema: Determinar si una cadena de texto está vacía.

5. Comparación de velocidad máxima

Problema: Verificar si un vehículo supera el límite de velocidad.

6. Determinación de número impar

Problema: Verificar si un número es impar.

7. Comparación de calificación sobresaliente

Problema: Determinar si una calificación es mayor o igual a 90.

8. Verificación de número múltiplo de 3

Problema: Determinar si un número es múltiplo de 3.

9. Determinación de un día de fin de semana

Problema: Verificar si un día es sábado o domingo.

10. Verificación de igualdad de longitud de cadenas

Problema: Determinar si dos cadenas de texto tienen la misma longitud.