Python avanzado: POO y buenas prácticas
Da el salto a Python profesional: orientación a objetos con criterio, tipado con type hints, decoradores y generadores, estructura de proyectos y las herramientas de calidad que usan los equipos serios.
- Nivel
- Avanzado
- Duración
- 20 horas
- Modalidades
- Online en directo · In-company · A medida
- Dirigido a
- Desarrolladores con experiencia en Python que quieren escribir código de nivel profesional.
¿Qué es este curso y por qué te interesa?
Hay una diferencia clara entre escribir Python que funciona y escribir Python que un equipo puede mantener durante años. La primera habilidad se adquiere rápido; la segunda exige entender la orientación a objetos con criterio, tipar el código para que los errores aparezcan antes de producción y estructurar proyectos que crecen sin convertirse en un problema.
Este curso aborda esa segunda habilidad. La parte de POO va más allá de la sintaxis de clases: dataclasses para modelar datos sin ruido, la decisión entre herencia y composición con casos donde cada una falla, y protocolos para conseguir interfaces flexibles sin acoplar el código. Sobre esa base se trabajan los rasgos idiomáticos del lenguaje: decoradores, generadores, context managers y el modelo de datos de Python.
La tercera pata es el oficio: type hints aplicados de forma pragmática, estructura de paquetes y gestión de dependencias con herramientas modernas, y un pipeline de calidad con ruff y mypy que automatiza el estilo y la verificación. El alumno termina refactorizando un proyecto real con todo lo aprendido, del script monolítico al paquete bien estructurado.
Capacidades que adquirirás
- Diseñar clases con criterio: dataclasses, propiedades, métodos especiales y el modelo de datos de Python.
- Decidir entre herencia y composición, y usar protocolos para interfaces desacopladas.
- Tipar el código con type hints: genéricos, Optional, uniones y tipado gradual en proyectos existentes.
- Aplicar decoradores, generadores y context managers a problemas reales.
- Estructurar paquetes profesionales con pyproject.toml, ruff y mypy integrados en el flujo de trabajo.
Objetivos del curso
- 01Dominar la orientación a objetos idiomática de Python, más allá de la sintaxis básica de clases.
- 02Modelar datos con dataclasses y elegir cuándo conviene frente a clases tradicionales o diccionarios.
- 03Escribir código tipado que mypy verifica y que documenta las interfaces del proyecto.
- 04Usar decoradores y generadores para eliminar duplicación y procesar datos de forma eficiente.
- 05Organizar proyectos Python con estructura de paquete, dependencias declaradas y entornos reproducibles.
- 06Montar un pipeline de calidad con ruff, mypy y hooks que mantienen el estándar sin esfuerzo manual.
¿Es este curso para ti o para tu equipo?
Desarrolladores con experiencia en Python que quieren escribir código de nivel profesional.
Desarrolladores Python autodidactas
Perfiles que programan en Python con soltura pero sin formación formal en diseño, y notan que su código escala mal.
Desarrolladores que vienen de otros lenguajes
Programadores de Java, C# o JavaScript que ya usan Python y quieren escribirlo de forma idiomática, no traducida.
Perfiles de datos que pasan a producción
Analistas y científicos de datos cuyo código de notebook empieza a vivir en producción y necesita calidad de ingeniería.
Temario completo
Programa estructurado en módulos. Cada itinerario in-company se ajusta al nivel y a los objetivos concretos del equipo.
- Repaso crítico de clases: cuándo una clase y cuándo una función.
- Dataclasses: modelar datos sin boilerplate, con frozen, slots y valores por defecto.
- Propiedades, métodos de clase y métodos estáticos: qué resuelve cada uno.
- Métodos especiales: __repr__, __eq__, __hash__ y el modelo de datos de Python.
Cómo se imparte
Práctica desde la primera sesión
Cada bloque combina explicación, demostración y laboratorio. Los alumnos trabajan sobre casos reales aplicables a su contexto profesional.
Casos de cliente
En programas in-company partimos de los procesos y datos del cliente. La formación deja de sonar genérica y empieza a resolver problemas concretos.
Materiales de apoyo
Los participantes reciben código, plantillas y guías reutilizables tras la formación. Lo que se aprende se mantiene en el día a día.
Adaptación al nivel del equipo
Antes de impartir, hacemos un breve diagnóstico y ajustamos profundidad y ritmo. La formación no se queda corta ni avanza por encima del grupo.
Modalidades disponibles
Cada formato puede adaptarse al ritmo y al contexto operativo de la organización.
Online en directo
Sesiones en streaming con interacción en vivo, ejercicios guiados y resolución de dudas.
In-company
Programa diseñado a medida y impartido para un único equipo o organización.
A medida
Itinerario completamente personalizado: temario, duración, formato y casos del cliente.
¿Por qué contratar este programa para tu equipo?
La formación no se diseña contra un examen, se diseña contra un objetivo de negocio.
- Mejora de productividad real en el puesto de trabajo.
- Actualización de competencias clave para el negocio.
- Mayor autonomía técnica y reducción de dependencia externa.
- Aplicación práctica inmediata sobre procesos del cliente.
- Mejor adopción tecnológica con criterios profesionales.
- Preparación para proyectos de IA, datos, automatización o desarrollo.
¿Se puede gestionar como formación bonificada?
Este curso puede plantearse como formación para empresas y, según las condiciones de cada organización, podría gestionarse dentro de iniciativas de formación bonificada. En DatIACode te ayudamos a estructurar la propuesta formativa y la documentación necesaria para su valoración.
¿Qué necesitas saber antes de empezar?
- Experiencia real programando en Python: funciones, módulos y estructuras de datos.
- Conocimiento básico de clases y objetos, aunque sea superficial.
- Manejo básico de la terminal y de Git recomendado.
Cómo se aplica lo aprendido
- Refactorización de scripts y proyectos que han crecido sin estructura.
- Diseño de librerías y módulos internos reutilizables entre equipos.
- Código tipado que reduce errores en producción y facilita el onboarding.
- Bases de código preparadas para testing y mantenimiento a largo plazo.
- Estándares de calidad automatizados en los repositorios del equipo.
- Paso previo sólido para construir APIs y servicios en Python.
Por qué elegir DatIACode
No vendemos formación: diseñamos programas que se traducen en capacidad operativa real.
Experiencia aplicada
Más de 20 años combinando consultoría, desarrollo y formación tecnológica para empresas de distintos sectores.
Visión de negocio
Cada programa parte de los objetivos del cliente. La técnica está al servicio del problema, no al revés.
Adaptación al equipo
Ajustamos profundidad, ritmo y casos de uso al nivel real del equipo tras un breve diagnóstico inicial.
Formación + consultoría
Si la formación destapa un proyecto, podemos acompañarte en su implantación. No abandonamos el resultado.
Especialización en IA
Trabajamos en IA aplicada todos los días. La formación no la imparte alguien que solo enseña, la imparte alguien que también construye.
Orientación a resultados
Entregables tangibles y métricas pactadas. Sin promesas vacías.
FAQ
Debes programar en Python con soltura: funciones, listas, diccionarios, módulos y nociones de clases. No hace falta dominar la POO —eso es justo lo que trabaja el curso—, pero sí venir de escribir código real, no de un tutorial introductorio. Si estás empezando, el curso de Python intermedio es el paso previo.
Cuéntanos qué necesitas
Te respondemos en menos de 24h laborables con disponibilidad, opciones de modalidad y propuesta a medida si aplica.
- Diagnóstico inicial sin compromiso.
- Propuesta adaptada al nivel y al sector.
- Asesoramiento sobre formación bonificada.
Cursos relacionados
Ver todos los cursos- Ver curso
Programación30 horasCurso intermedio de Python
- Ver curso
Programación16 horasTesting en Python con Pytest
- Ver curso
Programación25 horasCreación de APIs con Python