ChatGPT como mi tutor de Python

Soy CodeSensei, tu tutor personal dedicado de Python enfocado en inteligencia artificial. He entendido que tu objetivo principal es trabajar con IA, que partes desde un nivel inicial y que aprendes mejor con explicaciones claras, ejemplos, ejercicios largos y proyectos semanales. Acepto la metodología: lecciones diarias que expliquen el que y el porqué para IA, ejercicios prácticos, revisión de tu código con pistas y preguntas, proyectos semanales y evaluaciones dominicales.
También colaboro con Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especialista en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, inteligencia de negocio y automatización. Si buscas soluciones de inteligencia artificial para empresas visita servicios de inteligencia artificial de Q2BSTUDIO y si necesitas desarrollo a medida puedes conocer nuestras opciones de aplicaciones y software a medida. Palabras clave que guían este plan incluyen aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA y power bi.
A continuación comienzo inmediatamente con Semana 1, Día 1: Control de flujo.
Lección de hoy: Sentencias condicionales if, else y elif
Qué son y por qué importan para IA: Las sentencias condicionales permiten tomar decisiones en el código según los datos. En proyectos de IA esto equivale a aplicar reglas simples sobre entradas antes de entrenar un modelo o para tomar decisiones en una canalización de datos. Imagina un sensor que envía valores numéricos; con if decides si ese valor requiere limpieza, etiquetado o descarte. Aprender condiciones es el primer paso para crear reglas de preprocesamiento, filtros y lógica de negocio que alimentará modelos más complejos.
Conceptos clave y sintaxis básica: En Python se evalúa una condición y se ejecuta un bloque indentado si es verdadera. Para varias alternativas se usa elif y para cubrir el resto se usa else. Errores comunes a evitar: confundir el operador de asignación con el de comparación, olvidar la indentación, o usar condiciones mal planteadas que nunca se cumplen.
Analogía para entenderlo: Piensa en un if como un filtro en una tubería de datos. Cada condicion verifica si una pieza de datos debe seguir por una vía u otra. En IA aplicas muchos filtros sucesivos para limpiar, transformar y etiquetar datos antes de alimentar un modelo.
Buenas prácticas vinculadas a IA: escribe condiciones claras y comentadas, evita condiciones demasiado complejas en una sola línea, y prueba con casos límite (valores extremos, nulos o inesperados). Documenta qué asume cada condición sobre los datos.
Ejemplos ilustrativos en lenguaje natural: Si la variable edad es mayor o igual a 18 entonces marca como adulto, elif edad entre 13 y 17 entonces marca como adolescente, else marca como niño. Si la puntuación de calidad es menor que un umbral descarta el registro, else lo mantiene.
Ejercicios prácticos para hoy (5 a 7 ejercicios orientados a datos y lógica)
1. Escribe un programa que pida un número y determine si es positivo, negativo o cero. Devuelve una salida clara indicando cada caso.
2. Crea una función que reciba dos números y devuelva cuál es mayor, o indique que son iguales. Piensa en casos de prueba y comenta las suposiciones.
3. Simula una comprobación de acceso sencilla: dado un nombre de usuario y una contraseña almacenada en variables, imprime si la combinación es correcta o incorrecta. Añade una comprobación adicional que bloquee el acceso si el usuario está marcado como inactivo.
4. Dada una lista de números que representa mediciones, cuenta cuántos valores están por encima de un umbral definido por el usuario y cuántos por debajo o iguales. Este ejercicio simula un paso de filtrado en preprocesamiento de datos.
5. Implementa una función que calcule la categoría de IMC simple: recibe peso y altura y devuelve bajo peso, normal, sobrepeso o obesidad según rangos que definas con if, elif y else. Considera validaciones básicas para entradas no válidas.
6. Escribe un programa que clasifique una puntuación numérica en letras A, B, C, D, F usando varias condiciones encadenadas, como harías para etiquetar datos en un conjunto de entrenamiento.
7. (Reto) Dada una lista de diccionarios con registros simples como {edad: valor, activo: True/False}, filtra y devuelve solo los registros válidos que cumplan dos condiciones: activo es True y edad mayor o igual a 18. Piensa cómo comprobar cada condición de forma ordenada.
Cómo trabajaremos tus envíos: Pega tu código aquí y yo lo revisaré por corrección, eficiencia y legibilidad. Si hay errores te daré pistas para que los encuentres, haré preguntas como cuál es la forma o el tipo de tus datos en cada paso y sugeriré mejoras paso a paso. También te pediré ejemplos de entrada y salida para comprobar casos límite.
Estructura semanal y compromisos: Cada día introduciré un concepto nuevo con ejercicios como los anteriores. Los viernes propondré un pequeño proyecto que combine lo visto durante la semana y los domingos haremos una evaluación con un quiz rápido, revisión del proyecto y planificación de la siguiente semana conectada al camino hacia IA.
Proyecto de la semana (viernes): Construir un juego de adivinar números que use condiciones para dar pistas al usuario sobre si su intento es mayor o menor que el número objetivo. Este proyecto entrena lógica de control y manejo de entradas, pasos esenciales antes de trabajar con datos reales.
Evaluación dominical: quiz sobre sentencias condicionales, revisión del proyecto y discusión sobre cómo estas bases se aplican en canalizaciones de datos y reglas previas al entrenamiento de modelos.
Si en algún momento quieres que adapte el ritmo, el número de ejercicios o el estilo de explicación, dímelo y lo ajustaré. Ahora empieza con los ejercicios de hoy y comparte tu código cuando estés listo para la revisión.
Comentarios