Estructuras de datos en Python

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15 min~2 min lectura
Objetivo de la lección

Estructuras de datos esenciales Python tiene estructuras de datos integradas muy utiles para trabajar con datos.

Puntos de control
  • Estructuras de datos esenciales
  • Diccionarios
  • Tuplas y Sets
  • Cuando usar cada estructura

Estructuras de datos esenciales

Python tiene estructuras de datos integradas muy utiles para trabajar con datos.

Listas

# Lista: coleccion ordenada y mutable
numeros = [1, 2, 3, 4, 5]
nombres = ['Ana', 'Luis', 'Maria']
mixta = [1, 'texto', True, 3.14]

# Operaciones comunes
numeros.append(6)        # Agregar
numeros.pop()            # Eliminar ultimo
numeros[0]               # Acceder: 1
numeros[-1]              # Ultimo: 5
numeros[1:3]             # Slice: [2, 3]
len(numeros)             # Longitud: 5

# List comprehension
cuadrados = [x**2 for x in range(10)]
# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

pares = [x for x in range(20) if x % 2 == 0]
# [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

Diccionarios

# Diccionario: pares clave-valor
persona = {
    'nombre': 'Maria',
    'edad': 28,
    'ciudad': 'Madrid'
}

# Acceso
persona['nombre']        # 'Maria'
persona.get('email', 'N/A')  # 'N/A' (default)

# Modificar
persona['edad'] = 29
persona['email'] = '[email protected]'

# Iterar
for key, value in persona.items():
    print(f'{key}: {value}')

# Dict comprehension
cuadrados = {x: x**2 for x in range(5)}
# {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}

Tuplas y Sets

# Tupla: inmutable (no se puede cambiar)
coordenadas = (10.5, 20.3)
x, y = coordenadas  # Desempaquetado

# Set: valores unicos, sin orden
colores = {'rojo', 'verde', 'azul'}
colores.add('amarillo')
colores.discard('rojo')

# Eliminar duplicados
lista_con_duplicados = [1, 2, 2, 3, 3, 3]
unicos = list(set(lista_con_duplicados))  # [1, 2, 3]

Cuando usar cada estructura

Estructura Uso
Lista Coleccion ordenada que cambia
Diccionario Acceso por clave, datos relacionados
Tupla Datos fijos, coordenadas, retornos
Set Valores unicos, operaciones de conjuntos

Practica de portfolio

Convierte esta leccion en evidencia real: arma una entrega pequena que puedas mostrar en una entrevista, en LinkedIn o en tu portfolio. Trabaja con un caso propio o con una empresa ficticia, pero deja claro el problema, la decision y el resultado.

  • Entregable: una captura, documento, repositorio o tablero con el resultado final.
  • Checklist: objetivo, pasos seguidos, criterio de calidad y mejora pendiente.
  • Mini-rubrica: si otra persona lo revisa, debe entender que hiciste, por que y como repetirlo.
Laboratorio de práctica

Antes de marcar esta lección como completa, escribí una evidencia breve para Python para Data Science: un ejemplo, una decisión, una captura, una mini demo o una nota que puedas reutilizar en portfolio.

Reflexión rápida

¿Qué cambiarías en tu forma de trabajar después de aplicar estructuras de datos en python?

De lección a portfolio

Convertí esta lección en evidencia para Data Analyst.

Sumá un mini caso con datos, una conclusión de negocio y una captura del resultado. Eso pesa más que decir que viste la herramienta.

Paso 1

Publicá una consulta, dashboard o notebook con una conclusión clara.

Paso 2

Agregá contexto: problema, dato usado, decisión recomendada y limitación.

Paso 3

Guardá el enlace en tu CV, LinkedIn o portfolio antes de postular.

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