Cursos Online Bonificados de Python
Python consolida su hegemonía como el lenguaje más demandado del mercado laboral tecnológico en España con más de 15.000 vacantes activas
El ecosistema tecnológico español vive una demanda sin precedentes de profesionales que dominen Python. Según datos de **Randstad Research**, la ocupación de programadores creció un 12,4% interanual en el segundo trimestre de 2025, alcanzando un máximo histórico de 554.000 profesionales en activo, un 63,5% más que en 2019. El **Mapa del Empleo de Fundación Telefónica** sitúa a Python como competencia transversal en tres áreas clave: desarrollo backend, ciencia de datos e inteligencia artificial, y automatización en la nube. Madrid (26,6%) y Cataluña (23,5%) concentran la mitad de los empleos tecnológicos del país.
El desajuste entre oferta y demanda se agudiza: más de 23.000 puestos permanecían sin cubrir solo en España a cierre de 2024, según **InfoJobs** y **Tecnoempleo**. Plataformas como **LinkedIn** registraban más de 15.000 ofertas activas con Python como requisito en febrero de 2026. El **Foro Económico Mundial** prevé la creación de siete millones de empleos vinculados a la programación a nivel global entre 2025 y 2030, impulsados por la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Iniciativas como los campus de **42 Fundación Telefónica** en Madrid, Barcelona, Málaga y Urduliz tratan de cerrar una brecha de talento que empresas como **Indra**, **Telefónica Tech** y **NTT Data** califican ya de estructural.
Bonificación por FUNDAE
►Los cursos de Python pueden ser bonificados al 100% para la empresa receptora, incluso aunque este tenga un porcentaje de copago en razón de su número de empleados en plantilla. El coste de la formación se recuperará mediante descuento en el pago de los seguros sociales.
Duración y Plazo
►La duración de los cursos de Python online puede estar entre 20 y 100 horas lectivas, según sea el caso y sus contenidos. El plazo para realizarlo es flexible.
Fecha de inicio:
► Se puede determinar libremente, si bien en cursos bonificados esta debe comunicarse a FUNDAE con al menos 7 días naturales de antelación a la misma.
Modalidades de impartición
► El curso se imparte en tres modalidades:
- Teleformación con asistencia de profesor (acceso 24 hs.).
- Clases en vivo o también llamada "Aula Virtual".
- Modalidad MIXTA: combinación de las dos modalidades anteriores.
En cualquiera de los casos es un curso bonificable al 100% a través de FUNDAE.
► Se imparten también en modalidad presencial o blearning (semipresencial) en Madrid, Barcelona, Valencia, Sevilla y otras ciudades de España.
CURSOS DISPONIBLES
Modalidades: Presencial, Semipresencial y Online (Teleformación). Importe 100% bonificado por FUNDAE (antes Fundación tripartita) para alumnos que realicen al menos el 75% del curso.
Vea información completa del temario del curso aquí:
- Inicio en Python
- Estructuras de Datos con Python
- Analizando datos con Python
- Visualizando datos con Python
- Deep Learning
- Ciencia de datos con Python
- Python Básico
- Python Avanzado
Preguntas frecuentes sobre Python en el entorno profesional
¿Por qué Python es el lenguaje de programación más popular del mundo?
Python encabeza los rankings de popularidad (TIOBE, Stack Overflow) por su sintaxis clara y legible, su versatilidad (ciencia de datos, web, automatización, IA), su ecosistema de librerías sin igual y su curva de aprendizaje accesible. Es el lenguaje de entrada para la mayoría de programadores y el dominante en inteligencia artificial y ciencia de datos.
¿En qué ámbitos profesionales tiene mayor aplicación Python?
Ciencia de datos y machine learning (pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow), desarrollo web backend (Django, FastAPI), automatización de tareas y scripts, ciberseguridad y pentesting, finanzas cuantitativas, bioinformática y DevOps son los ámbitos donde Python tiene mayor presencia y demanda laboral.
¿Qué librerías de Python son esenciales para el análisis de datos?
NumPy (operaciones numéricas eficientes), pandas (manipulación y análisis de datos tabulares), Matplotlib y Seaborn (visualización), Scikit-learn (machine learning clásico) y Jupyter Notebooks (entorno interactivo de análisis) forman el stack fundamental para cualquier data analyst o data scientist que use Python.
¿Qué es Django y para qué se usa?
Django es el framework web de Python más usado para el backend: gestiona la base de datos, la autenticación, el panel de administración y la lógica de negocio. Sigue el principio batteries included: incluye todo lo necesario para construir aplicaciones web robustas. Instagram, Pinterest y Disqus fueron construidos originalmente con Django.
¿Cómo se usa Python en automatización?
Python automatiza tareas repetitivas que antes requerían trabajo manual: procesamiento de archivos Excel y CSV, web scraping (extracción de datos de webs), envio de correos masivos, interacción con APIs, generación de informes y control de flujos de trabajo. Librerías como openpyxl, BeautifulSoup, Selenium y Requests son las principales herramientas.
¿Es Python un buen lenguaje para empezar a programar?
Es el lenguaje recomendado por la mayoría de educadores para principiantes. Su sintaxis es próxima al inglés natural, no requiere declarar tipos de variables, el entorno de desarrollo es fácil de instalar y la comunidad proporciona recursos gratuitos abundantes. Aprender Python da acceso directo a los campos de mayor crecimiento en el mercado laboral tecnológico.
¿Cómo se relaciona Python con la inteligencia artificial?
Python es el lenguaje dominante en IA y machine learning. Las librerías TensorFlow (Google), PyTorch (Meta), Keras y Hugging Face están escritas en Python. Los modelos de lenguaje como GPT, los modelos de imagen como Stable Diffusion y la mayoría de sistemas de IA en producción se desarrollan y entrenan con Python. Es prácticamente imprescindible para trabajar en IA.
¿Qué salidas laborales tiene un programador de Python?
Data scientist, data analyst, ingeniero de machine learning, desarrollador backend, ingeniero de datos, especialista en automatización, desarrollador de IA y analista de ciberseguridad son las principales salidas. Python tiene la mayor demanda de todas las habilidades de programación en LinkedIn, con salarios muy superiores a la media del sector tecnológico.
Horas Lectivas: 50 h | Modalidad Online | Bonificación 100% FUNDAE
Bienvenidos al Curso avanzado de Python.
Una travesía diseñada para profundizar en aspectos sofisticados y esenciales del lenguaje Python. Este curso está dirigido a quienes ya tienen una base sólida en programación y desean expandir su conocimiento y habilidades. A lo largo de 12 lecciones, os sumergiréis en temas complejos y prácticos, cada uno diseñado para proporcionaros una comprensión profunda y habilidades avanzadas en Python
Lección 1: Clases y objetos en Python.
Exploraremos el concepto de clases y objetos, piedras angulares de la programación orientada a objetos. A través de la clase "Gato", aprenderéis a definir propiedades y métodos, comprendiendo su importancia para optimizar y reutilizar el código.
Lección 2: Herencia en Python.
Os sumergiréis en la herencia, un aspecto crucial de la programación orientada a objetos. Mediante clases como "Animal", "Gato" y "Perro", entenderéis cómo se transmiten características de una clase a otra.
Lección 3: Casting en Python.
Enfocaremos la conversión de tipos de datos, una habilidad esencial para la manipulación y gestión eficiente de información en distintos formatos.
Lección 4: Control de excepciones.
Aprenderéis a manejar situaciones inesperadas y errores en vuestro código, utilizando sentencias como TRY, EXCEPT y FINALLY, mejorando así la robustez y fiabilidad de vuestros programas.
Lección 5: Enumerados en Python.
Os enseñaremos a usar enumerados para manejar constantes de manera eficiente, mejorando la legibilidad y estructura del código, especialmente útil en escenarios con un conjunto fijo de valores.
Lección 6: Uso de Lambda en Python.
Descubriréis las funciones lambda, también conocidas como anónimas, que simplifican el código permitiendo la creación de funciones compactas en una sola línea.
Lección 7: JSON en Python.
En esta lección, nos centraremos en cómo trabajar con datos en formato JSON, un estándar en el intercambio de datos, especialmente en aplicaciones web y comunicación entre servidores y clientes.
Lección 8: Diccionarios en Python.
Exploraréis en profundidad los diccionarios, una estructura de datos poderosa para almacenar y manejar valores clave-valor, esencial para la gestión de datos complejos.
Lección 9: Uso de Sets en Python.
Os introduciremos en el manejo de sets, útiles para gestionar colecciones de datos de manera eficiente y desordenada, enfocándonos en cómo añadir, acceder y eliminar elementos.
Lección 10: Funciones matemáticas en Python.
Esta lección os llevará a través de la librería de matemáticas de Python, enseñándoos a utilizar funciones para cálculos avanzados y operaciones numéricas.
Lección 11: Conexión de Raspberry Pi Pico W a WiFi con MicroPython.
Una lección práctica centrada en conectar una Raspberry Pi Pico W a WiFi, crucial para proyectos de robótica y automatización, utilizando MicroPython.
Lección 12: Primeros pasos con Raspberry Pi Pico W.
Finalmente, aprenderéis a instalar y configurar el entorno de desarrollo Thonny para trabajar con Raspberry Pi Pico W, una introducción esencial para proyectos de hardware y robótica con Python.
Este curso avanzado os brindará conocimientos y habilidades prácticas para manejar proyectos complejos y desafiantes en Python. Con una mezcla de teoría y ejercicios prácticos, estaréis listos para afrontar cualquier reto en el mundo de la programación Python.
Horas Lectivas: 50 h | Modalidad Online | Bonificación 100% FUNDAE
Bienvenidos al Curso Básico de Python: Una Aventura en Programación:
A lo largo de 21 lecciones, os sumergiréis en los fundamentos de Python, un lenguaje de programación versátil y demandado. Este curso está diseñado no solo para enseñaros a programar, sino también para inspiraros a explorar más allá de lo básico. Cada lección se centra en un tema específico, permitiéndonos construir una base sólida y comprensión profunda de Python.
Lección 1: Introducción a Python y configuración del entorno.
Comenzaremos con una introducción a Python, instalación en Windows 11 y configuración de Visual Studio Code. Aprenderéis a crear una carpeta para proyectos y a iniciar archivos Python, junto con operaciones matemáticas básicas y el uso de la función print.
Lección 2: Trabajando con variables.
Exploraréis la declaración y uso de variables en Python, diferentes tipos de datos, y cómo realizar operaciones matemáticas y comparaciones.
Lección 3: Índices y slicing en cadenas.
Aprenderéis a utilizar índices y slicing para acceder a caracteres específicos y extraer subcadenas, incluyendo el uso de índices negativos.
Lección 4: Manejo de listas.
Dominaréis la creación y manipulación de listas, acceso a elementos, uso de índices y slicing, y recorrido de listas con ejemplos prácticos.
Lección 5: Introducción a las tuplas.
Descubriréis el uso y características de las tuplas, su inmutabilidad, cómo acceder a sus elementos y operaciones básicas con ellas.
Lección 6: Entrada de datos con la Función INPUT.
Os enseñaremos a utilizar la función input para recibir datos del usuario, almacenándolos y manipulándolos en el programa.
Lección 7: Operadores lógicos en Python.
Aprenderéis a utilizar operadores lógicos como AND, OR, NOT para realizar comparaciones lógicas y controlar el flujo del programa.
Lección 8: Control de flujo con sentencias condicionales.
Dominaréis el uso de las sentencias IF, ELIF y ELSE para ejecutar diferentes bloques de código según las condiciones.
Lección 9: Creación y uso de bucles WHILE.
Implementaréis bucles WHILE para repetir instrucciones bajo ciertas condiciones, con ejemplos prácticos.
Lección 10: Implementación de bucles FOR.
Exploraréis el uso del bucle FOR para recorrer elementos de listas, cadenas y otras colecciones.
Lección 11: Trabajo con colas.
Aprenderéis el funcionamiento de las colas, su principio FIFO, y cómo añadir y eliminar elementos.
Lección 12: Uso de pilas.
Exploraréis el concepto de pilas, su principio LIFO, y cómo gestionar elementos en ellas.
Lección 13: Creación y definición de funciones.
Se cubrirá la importancia de las funciones, cómo definirlas, pasar argumentos y usarlas para ejecutar bloques de código específicos.
Lección 14: Introducción a la Programación Orientada a Objetos.
Aprenderéis conceptos de clases y objetos, creación de clases, definición de atributos y métodos, e instanciación de objetos.
Lección 15: Formateo de cadenas con FORMAT().
Dominaréis el uso del método format() para formatear cadenas de texto, insertar variables y controlar su orden de aparición.
Lección 16: Gestión de archivos y directorios con OS.
Utilizaréis el módulo OS para gestionar archivos y directorios, creando carpetas, renombrando archivos y interactuando con el sistema operativo.
Lección 17: Manejo del Tamaño de archivos con OS.
Aprenderéis a determinar el tamaño de los archivos y obtener su tamaño en diferentes formatos
Lección 18: Copiado y movimiento de archivos con SHUTIL.
Usaréis el módulo SHUTIL para copiar y mover archivos entre directorios, demostrando la automatización en la gestión de archivos..
Lección 19: Manejo de excepciones con TRY, EXCEPT, FINALLY.
Gestionaréis errores mediante las sentencias TRY, EXCEPT y FINALLY, capturando diferentes tipos de errores.
Lección 20: Trabajando con fechas y horas con DATETIME.
Exploraréis el módulo datetime para trabajar con fechas y horas, obteniendo y formateando la fecha y hora actual.
Lección 21: Generación de números y elementos aleatorios con RANDOM.
Finalmente, utilizaréis la librería random para generar números y elementos aleatorios, creando números enteros y decimales aleatorios y seleccionando elementos de una lista.
Este curso os proporcionará una base sólida en Python, preparándoos para aventuras más avanzadas en programación. ¡Empezad vuestra travesía en el mundo del código con nosotros!
Horas Lectivas: 160 h | Modalidad Online | Bonificación 100% FUNDAE
El completar el curso le permitirá:
- Aprender los fundamentos de las redes neuronales artificiales.
- Conocer diversas paqueterías que te ayudarán a optimizar tus redes neuronales
- Construir un sistema de aprendizaje profundo basado en redes neuronales.
- Aplicar lo aprendido en la creación de un generador de texto automático.
Horas Lectivas: 100 h | Modalidad Online | Bonificación 100% FUNDAE
El completar el curso le permitirá:
- Comprender los conceptos básicos del lenguaje Python y cómo se aplican a la ciencia de datos
- Practicar la ciencia de datos iterativa con los notebooks Jupyter en IBM Cloud.
- Analizar datos utilizando bibliotecas de Python como pandas y numpy.
- Crear visualizaciones de datos con matplotlib, folium y seaborn.
- Crear modelos de aprendizaje automático utilizando scipy y scikitlearn.
- Demostrar dominio en la resolución de problemas de ciencia de datos en la vida real.
Horas Lectivas: 50 h | Modalidad Online | Bonificación 100% FUNDAE
El completar el curso le permitirá:
- Importar conjuntos de datos, limpiar y preparar datos para el análisis, resumir datos y construir canalizaciones de datos
- Utilizar Pandas DataFrames, matrices multidimensionales Numpy y bibliotecas SciPy para trabajar con varios conjuntos de datos
- Cargar, manipular, analizar y visualizar conjuntos de datos con pandas, una biblioteca de código abierto
- Crear modelos de aprendizaje automático y hacer predicciones con scikit-learn, otra biblioteca de código abierto
Horas Lectivas: 20 h | Modalidad Online | Bonificación 100% FUNDAE
El completar el curso le permitirá:
- Aprender a como presentar datos usando algunas de las bibliotecas de visualización de datos en Python, incluyendo Matplotlib, Seaborn y Folium
- Aprender a cómo usar las herramientas básicas de visualización, que incluyen gráficos de área, histogramas y gráficos de barras
- Aprender a cómo usar herramientas de visualización especializadas, incluidos gráficos circulares, gráficos de caja, gráficos de dispersión y gráficos de burbujas
- Aprender a cómo usar herramientas de visualización avanzadas, que incluyen gráficos de Waffle, nubes de palabras y gráficos de regresión y Seaborn
- Aprender a crear mapas y ver datos geoespaciales
Horas Lectivas: 30 h | Modalidad Online | Bonificación 100% FUNDAE
El completar el curso le permitirá:
- En este curso se presentarán las estructuras de datos centrales del lenguaje de programación Python. Pasaremos por los conceptos básicos de la programación de procedimientos y exploraremos cómo podemos usar las estructuras de datos integradas de Python como listas, diccionarios y tuplas para realizar análisis de datos cada vez más complejos.
Horas Lectivas: 40 h | Modalidad Online | Bonificación 100% FUNDAE
El completar el curso le permitirá aprender:
- Qué es un programa y por qué merece la pena aprender a programar, las ventajas del lenguaje Python, cómo instalarlo y cómo utilizarlo
- La plataforma Anaconda, los Jupyter Labs y el entorno de desarrollo Spyder
- Las variables, expresiones y operadores lógicos en Python
- Las distintas formas de ejecución de un programa, secuencial, condicional e iterativa y los comandos Python para implementarlas: if, for y while
- Las funciones como herramienta para reutilizar código y su extensión, los módulos y los paquetes
Diplomas