Guía completa de programación en Python | ¡De principiante a uso en trabajo y actividades secundarias!

1. Introducción

Python es actualmente uno de los lenguajes de programación más populares. Gracias a su sintaxis simple y versatilidad, se utiliza ampliamente desde principiantes hasta profesionales. En particular, recibe altas evaluaciones en campos como el desarrollo web, el análisis de datos, la inteligencia artificial (IA) y la automatización, y se considera que la demanda continuará creciendo en el futuro.

En esta sección, se explica en detalle por qué Python es tan popular y las razones por las que es fácil de aprender para principiantes.

1.1 ¿Qué es Python? ¿Por qué es popular?

Python es un lenguaje de programación desarrollado en 1991 por el programador neerlandés Guido van Rossum. Desde el principio, se diseñó con el objetivo de «priorizar la legibilidad del código y crear un lenguaje fácil de aprender», y esta directriz no ha cambiado hasta ahora.

En los últimos años, la popularidad de Python ha aumentado rápidamente por las siguientes razones.

1.1.1 Sintaxis simple y fácil de aprender

El código de Python se caracteriza por permitir descripciones cercanas al inglés, lo que lo hace intuitivo y fácil de entender incluso para principiantes. Por ejemplo, en comparación con otros lenguajes de programación, Python requiere menos símbolos innecesarios o declaraciones, y permite escribir código de manera concisa.

Programa básico de «Hello, World!» en Python

print("Hello, World!")

El mismo «Hello, World!» en C se escribe de la siguiente manera.

#include 

int main() {
    printf("Hello, World!n");
    return 0;
}

Como se puede ver, Python tiene menos descripciones innecesarias y es fácil para los principiantes en programación avanzar en el aprendizaje de manera fluida.

1.1.2 Versátil y utilizable en múltiples campos

Python se utiliza en una amplia gama de campos de la siguiente manera.

• Desarrollo web (frameworks como Django, Flask, etc.)
• Análisis de datos e IA (pandas, NumPy, TensorFlow, PyTorch, etc.)
• Automatización y scraping (selenium, beautifulsoup, etc.)
• Desarrollo de juegos (Pygame, etc.)
• Redes y seguridad (Scapy, etc.)

De esta manera, al aprender Python, se adquieren habilidades que permiten responder a una amplia variedad de puestos de trabajo y proyectos.

1.1.3 Abundantes bibliotecas y frameworks

Python cuenta con bibliotecas (colecciones de código externo) creadas por muchos desarrolladores. Por ejemplo, para análisis de datos hay «pandas», para aprendizaje automático «scikit-learn», y para desarrollo web «Flask» o «Django», entre otras herramientas potentes.

Al utilizar bibliotecas, se ahorra el esfuerzo de escribir código desde cero y se puede realizar un desarrollo avanzado en poco tiempo.

1.2 Python es fácil de aprender incluso para principiantes

Python se recomienda ampliamente como un lenguaje para principiantes. Las razones incluyen los siguientes puntos.

1.2.1 Estructura de código fácil de leer

Python es famoso por su alta legibilidad del código (facilidad de lectura). En lenguajes de programación generales, se utilizan «llaves {}» para organizar el código, pero en Python, los bloques se indican con indentación (sangría), lo que lo hace visualmente más claro.

Ejemplo: Sentencia if en Python

x = 10

if x > 5:
    print("x es mayor que 5")

En C o Java se utilizan llaves {}, pero en Python, la indentación sola permite agrupar el procesamiento, lo que lo hace fácil de entender intuitivamente.

1.2.2 Abundantes recursos de aprendizaje

Python se utiliza ampliamente en todo el mundo, y hay materiales de aprendizaje y tutoriales abundantes. Además de la documentación oficial, hay cursos en línea, videos explicativos en YouTube y sitios web de aprendizaje gratuitos, lo que crea un entorno fácil para que los principiantes aprendan por sí solos.

1.2.3 Entorno preparado para aprender practicando

Otra gran ventaja de Python es que su instalación es sencilla y se puede empezar a escribir programas inmediatamente. Además, utilizando entornos interactivos como «Jupyter Notebook», se puede escribir código y verificar los resultados en tiempo real, lo que aumenta la eficiencia de aprendizaje para principiantes.

1.3 Resumen

Python es un lenguaje de programación ampliamente utilizado en todo el mundo gracias a su sintaxis simple, abundantes bibliotecas y versatilidad. En particular, para principiantes, cuenta con un entorno fácil de aprender y practicar, por lo que es ideal como primer lenguaje de programación para adquirir.

2. 5 razones para aprender Python

Python es un lenguaje de programación utilizado ampliamente por principiantes y expertos por igual. Sin embargo, ¿por qué deberías aprender Python? En esta sección, explicamos en detalle cinco razones para recomendar el aprendizaje de Python.

2.1 Sintaxis simple y amigable para principiantes

Una de las principales características de Python es su sintaxis simple e intuitiva. En comparación con otros lenguajes de programación, requiere menos código innecesario y permite escribir código natural como en inglés, lo que lo hace fácil de aprender incluso para principiantes.

Comparación de código entre Python y otros lenguajes (¡Hola, Mundo!)

Python

print("Hello, World!")

Java

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("Hello, World!");
    }
}

De esta manera, Python es simple y requiere menos código, lo que lo hace atractivo porque es fácil para los principiantes comenzar a aprender.

Además, Python utiliza sangrías (indentación) para representar bloques, lo que ofrece la ventaja de mejor legibilidad del código y reduce la probabilidad de errores.

2.2 Capaz de adaptarse a una amplia gama de usos

Python es un lenguaje versátil que se utiliza en muchos campos. Los objetivos para aprender programación varían de persona a persona, pero al dominar Python, puedes adaptarte a diversas carreras o proyectos como los siguientes.

De esta manera, al aprender Python, adquirirás habilidades que te permitirán destacar en diversos campos como el desarrollo web, análisis de datos, aprendizaje automático y automatización.

2.3 Abundancia de bibliotecas y marcos de trabajo

Una de las fortalezas de Python es que se pueden utilizar numerosas bibliotecas (programas externos) y marcos de trabajo (herramientas base para el desarrollo).

Por ejemplo, para análisis de datos, «pandas»; para aprendizaje automático, «TensorFlow» o «scikit-learn», etc. Al usar Python, puedes implementar programas avanzados de manera sencilla.

Ejemplo de uso de biblioteca (análisis de datos con pandas)

import pandas as pd

# Crear datos de muestra
data = {'nombre': ['Satō', 'Tanaka', 'Suzuki'],
        'edad': [25, 30, 35],
        'profesión': ['ingeniero', 'científico de datos', 'marketer']}

df = pd.DataFrame(data)

# Mostrar los datos
print(df)

De esta manera, al aprovechar las bibliotecas de Python, puedes ejecutar procesos complejos de forma sencilla.

2.4 Alta demanda y útil para la carrera profesional

Python es uno de los lenguajes con alta demanda para ingenieros. En particular, su uso está avanzando en campos como IA, análisis de datos y desarrollo web, y el número de ofertas de empleo de empresas está aumentando.

Salario promedio de ingenieros de Python (en Japón)

• Ingeniero de Python (desarrollo web): 5-7 millones de yenes
• Científico de datos (uso de Python): 6-9 millones de yenes
• Ingeniero de IA (uso de Python): 7-12 millones de yenes

(Referencia: datos de varios sitios de empleo)

Además, al dominar Python, es posible obtener proyectos como freelancer, lo que lo hace recomendable también para quienes buscan trabajos secundarios o independencia.

2.5 Comunidad activa y fácil de aprender

Dado que Python se utiliza en todo el mundo, hay abundantes recursos de aprendizaje y un entorno bien preparado que facilita el aprendizaje incluso para principiantes.

Recursos para el aprendizaje

• Documentación oficial de Python (gratuita)
• Sitios de aprendizaje en línea (Progate, Udemy, Coursera, etc.)
• Libros («Introducción a Python» o «Análisis de datos con Python», etc.)
• Tutoriales de YouTube (disponibles de forma gratuita)

Además, la comunidad de usuarios de Python es activa, y participar en sitios de preguntas (Stack Overflow o Qiita) o grupos de estudio facilita avanzar en el aprendizaje de manera fluida, lo cual es una gran ventaja.

2.6 Resumen

Hemos introducido cinco razones para aprender Python.

1. Sintaxis simple y amigable para principiantes
2. Capaz de adaptarse a una amplia gama de usos
3. Abundancia de bibliotecas y marcos de trabajo
4. Alta demanda y útil para la carrera profesional
5. Comunidad activa y fácil de aprender

Al aprender Python, puedes adquirir habilidades que te permitirán destacar en diversos campos.

3. Gramática básica de Python (para principiantes)

Al aprender Python, lo primero que se debe entender es la gramática básica. En esta sección, explicaremos la gramática básica de Python de manera clara y orientada a principiantes. Específicamente, cubriremos cómo manejar variables, tipos de datos, ramificaciones condicionales, bucles, funciones y los fundamentos de la programación orientada a objetos.

3.1 Variables y tipos de datos

En los programas, se utilizan «variables» para almacenar y manipular datos. En Python, la declaración de variables es extremadamente simple y no es necesario especificar el tipo.

Conceptos básicos de variables

name = "Satō"
age = 25
height = 170.5

print(name)  # Satō
print(age)   # 25
print(height) # 170.5

Python determina automáticamente el tipo de datos según el valor asignado a la variable.

Principales tipos de datos

En Python, también se puede convertir fácilmente entre tipos de datos.

Conversión de tipos

age = "25"  # cadena
age = int(age)  # convertir a número
print(age + 5)  # 30

3.2 Ramificación condicional (sentencia if)

Para controlar el flujo del programa, se utiliza la ramificación condicional (sentencia if). La sentencia if de Python usa indentación (sangría) para representar bloques.

Conceptos básicos de la sentencia if

age = 18

if age >= 20:
    print("Es adulto")
else:
    print("Es menor de edad")

En Python, después de «:» se define el bloque usando indentación (se recomiendan 4 espacios). A diferencia de lenguajes que usan llaves {} (como Java o C), la indentación es obligatoria.

elif (múltiples condiciones)

score = 85

if score >= 90:
    print("Rango A")
elif score >= 70:
    print("Rango B")
else:
    print("Rango C")

3.3 Procesamiento de bucles (sentencia for y while)

En Python, para ejecutar procesos repetitivos (bucles) se utilizan las sentencias for y while.

Sentencia for (bucle de lista)

fruits = ["manzana", "banana", "uva"]

for fruit in fruits:
    print(fruit)

Salida:

manzana
banana
uva

La sentencia for de Python, a diferencia de la «sentencia for de tipo contador» en lenguajes como C, permite extraer directamente los elementos de la lista para el bucle.

Sentencia for con range()

for i in range(5):
    print(i)  # 0, 1, 2, 3, 4

Sentencia while (bucle mientras se cumpla la condición)

count = 0

while count < 5:
    print(count)
    count += 1

La sentencia while repite el bucle mientras la condición sea True, por lo que es necesario tener cuidado con los bucles infinitos.

3.4 Definición y uso de funciones

Al usar funciones, se puede organizar el código y hacerlo más reutilizable.

Conceptos básicos de funciones

def greet(name):
    print(f"¡Hola, {name}!")

greet("Satō")

Salida:

¡Hola, Satō!

Función que devuelve un valor de retorno

def add(a, b):
    return a + b

result = add(3, 5)
print(result)  # 8

Argumentos predeterminados

def greet(name="Invitado"):
    print(f"¡Hola, {name}!")

greet()  # ¡Hola, Invitado!
greet("Tanaka")  # ¡Hola, Tanaka!

3.5 Clases y programación orientada a objetos (fundamentos)

Python soporta programación orientada a objetos (OOP) y permite definir clases para crear objetos.

Conceptos básicos de clases

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def introduce(self):
        print(f"Soy {self.name}. Tengo {self.age} años.")

# Crear instancia
person1 = Person("Satō", 25)
person1.introduce()

Salida:

Soy Satō. Tengo 25 años.

En las clases de Python, se define el constructor (__init__) para inicializar el objeto.

3.6 Resumen

Hemos explicado la gramática básica de Python.

1. Variables y tipos de datos – Posible descripción intuitiva sin necesidad de declarar tipos
2. Ramificación condicional (sentencia if) – Sintaxis simple y fácil de leer
3. Procesamiento de bucles (for / while) – Procesos repetitivos flexibles
4. Definición y uso de funciones – Mejora la reutilización del código
5. Programación orientada a objetos – Aprovechamiento de clases y objetos

Al entender estos básicos, estarás preparado para crear programas prácticos con Python.

4. Construcción del entorno de desarrollo de Python

Para aprender Python y crear programas reales, es necesario preparar un entorno de desarrollo. En esta sección, explicamos en detalle el método de instalación de Python, la construcción de entornos virtuales, y los entornos de desarrollo integrados (IDE) y editores recomendados.

4.1 Instalación de Python (Windows · Mac)

Python se puede descargar e instalar fácilmente desde el sitio web oficial.

Pasos de instalación en Windows

1. Sitio web oficial de Python (https://www.python.org/) Acceder
2. Descargar la última versión de «Stable Releases (versión estable)»
3. Ejecutar el instalador y marcar las siguientes dos opciones

• Add Python to PATH (agregar a la variable de entorno)
• Install Now (instalación estándar)

1. Después de completar la instalación, abrir el símbolo del sistema (cmd) y ejecutar el siguiente comando; si se muestra la versión, es un éxito

python --version

O

python -V

Pasos de instalación en Mac

Mac viene con Python 2.x preinstalado de forma estándar, pero actualmente Python 3 es el estándar principal, por lo que instalaremos la versión más reciente con el siguiente método.

1. Instalar Python usando Homebrew

   brew install python

1. Después de la instalación, confirmar la versión con el siguiente comando

   python3 --version

Con esto, la preparación de Python está completa.

4.2 Creación y gestión de entornos virtuales (venv)

En Python, se utiliza un «entorno virtual» para gestionar bibliotecas diferentes para cada proyecto. Al crear un entorno virtual, se pueden evitar problemas causados por diferencias de versiones de bibliotecas.

Creación de un entorno virtual

python -m venv myenv

La parte myenv se puede cambiar por cualquier nombre.

Activación del entorno virtual

• En el caso de Windows

  myenvScriptsctivate

• En el caso de Mac/Linux

  source myenv/bin/activate

Cuando el entorno virtual se activa, aparecerá una indicación como (myenv) en el lado izquierdo del símbolo del sistema.

Desactivación del entorno virtual

Para finalizar el entorno virtual, ejecutar el siguiente comando.

deactivate

Con esto, se regresa al entorno global de Python.

4.3 Gestión de paquetes de Python (pip)

Las bibliotecas de Python se pueden instalar fácilmente usando pip (Python Package Installer).

Instalación de bibliotecas

Por ejemplo, para instalar pandas, que es necesario para el análisis de datos, ejecutar el siguiente comando.

pip install pandas

Confirmación de bibliotecas instaladas

pip list

Eliminación de bibliotecas

pip uninstall pandas

Instalación masiva usando requirements.txt

También es posible instalar bibliotecas de forma masiva para un proyecto.

1. Crear requirements.txt y listar las bibliotecas necesarias (ejemplo):

   numpy
   pandas
   flask

1. Instalar masivamente con el siguiente comando:

   pip install -r requirements.txt

Con esto, el desarrollo en equipo y la reproducción del entorno se vuelven fáciles.

4.4 IDE y editores de código recomendados para el desarrollo de Python

Para realizar el desarrollo de Python de manera eficiente, es conveniente utilizar entornos de desarrollo integrados (IDE) o editores.

IDE y editores recomendados para Python

Método de introducción de VS Code

VS Code es un editor utilizado ampliamente desde principiantes hasta usuarios avanzados.

1. Descargar desde el sitio web oficial de VS Code (https://code.visualstudio.com/)
2. Instalar la extensión de Python
3. Seleccionar «Python: Select Interpreter» con Ctrl + Shift + P y configurar el entorno de Python
4. Escribir código y ejecutarlo (en la terminal python script.py)

4.5 Aprovechamiento de Jupyter Notebook (orientado al análisis de datos · IA)

Jupyter Notebook es un entorno de ejecución interactivo de Python, ideal para el análisis de datos y el aprendizaje de IA.

Instalación de Jupyter Notebook

pip install jupyter

Iniciación de Jupyter Notebook

jupyter notebook

Se abrirá el navegador y se podrá ejecutar código en formato de notebook.

4.6 Resumen

Explicamos el método para construir el entorno de desarrollo de Python.

1. Instalación de Python (Windows · Mac)
2. Creación y gestión de entornos virtuales (venv)
3. Gestión de paquetes (pip)
4. IDE y editores recomendados (VS Code, PyCharm, Jupyter Notebook, etc.)
5. Desarrollo aprovechando Jupyter Notebook

Al preparar el entorno de desarrollo, se podrá aprender y desarrollar Python de manera fluida.

5. Recursos de aprendizaje de Python

Para aprender Python de manera eficiente, es importante utilizar los recursos de aprendizaje adecuados. Dado que Python es popular en todo el mundo, hay una abundancia de recursos de aprendizaje ricos, desde principiantes hasta avanzados, como materiales en línea, libros, videos, documentación oficial, comunidades, etc.

En esta sección, introduciremos recursos útiles para aprender Python y explicaremos sus características.

5.1 Documentación oficial y tutoriales gratuitos

Documentación oficial de Python（https://docs.python.org/ja/）

La documentación oficial de Python describe en detalle las especificaciones del lenguaje y las bibliotecas estándar, siendo la fuente de información más confiable como referencia de Python.

En particular, las siguientes secciones son útiles para el aprendizaje de Python.

• Tutorial（explicación de la gramática básica para principiantes）
• Referencia de bibliotecas（información detallada de las bibliotecas estándar）
• Python Cookbook（ejemplos de código prácticos）

Métodos de uso recomendados

• Los principiantes deben leer el «Tutorial de Python» mientras practican
• Los intermedios deben implementar refiriéndose a la «Referencia de bibliotecas»
• Los avanzados deben aprender scripts prácticos con el «Cookbook»

5.2 Sitios de aprendizaje en línea gratuitos

1. Progate（https://prog-8.com/）

• Objetivo: Para principiantes
• Características: Aprendizaje estilo diapositivas + ejecución de código en el navegador
• Ventajas: No requiere instalación y se puede comenzar fácilmente

2. W3Schools（https://www.w3schools.com/python/）

• Objetivo: Para principiantes a intermedios
• Características: Se puede aprender escribiendo código real
• Ventajas: Explicaciones concisas con código de muestra

3. Google Colab（https://colab.research.google.com/）

• Objetivo: Para quienes quieran aprender análisis de datos y aprendizaje automático
• Características: Entorno Jupyter Notebook disponible de forma gratuita
• Ventajas: No requiere instalación de bibliotecas, posible integración con Google Drive

5.3 YouTube y cursos en video

1. Dot Install（https://dotinstall.com/）

• Objetivo: Para principiantes
• Características: Se pueden aprender los fundamentos con videos cortos

2. Udemy（https://www.udemy.com/）

• Objetivo: Para principiantes a avanzados
• Características: De pago, pero hay numerosas clases de alta calidad

3. YouTube（cursos gratuitos）

Hay numerosos videos de tutoriales de Python en YouTube.
Palabras clave recomendadas:

• «Introducción a Python»
• «Curso para principiantes de Python»

Al aprender con videos, hay la ventaja de que se puede entender visualmente el movimiento real del código.

5.4 Comunidad de Python y grupos de estudio

Dado que Python se utiliza en todo el mundo, existe una comunidad activa y un entorno fácil para continuar el aprendizaje.

Sitios donde se pueden hacer preguntas sobre Python

Grupos de estudio y eventos de Python

5.6 Resumen

Se introdujeron recursos útiles para el aprendizaje de Python.

1. Documentación oficial – La fuente de información más confiable como referencia de Python
2. Sitios de aprendizaje en línea gratuitos – Progate, W3Schools, Google Colab, etc.
3. Libros recomendados – Libros para principiantes a avanzados
4. Cursos en video – Aprendizaje visual en YouTube o Udemy
5. Comunidades y grupos de estudio – Stack Overflow, Qiita, PyCon Japan, etc.

Aproveche estos recursos para mejorar eficientemente sus habilidades en Python.

6. FAQ (Preguntas frecuentes)

Python es utilizado por una amplia gama de usuarios, desde principiantes hasta avanzados, por lo que surgen diversas dudas en el aprendizaje y el trabajo práctico. En esta sección, hemos recopilado preguntas frecuentes y sus respuestas sobre Python.

6.1 ¿Es Python un lenguaje de programación para principiantes? Explicación de las razones

P. ¿Es Python adecuado para principiantes en programación?
R. Sí, Python es uno de los lenguajes de programación más óptimos para principiantes. Las razones son las siguientes.

• Sintaxis simple: El código es intuitivo y fácil de leer
• Recursos de aprendizaje abundantes: Hay muchos materiales y tutoriales para principiantes
• Alta practicidad: Se utiliza en muchos campos como análisis de datos, IA y desarrollo web
• Instalación sencilla: Se puede comenzar el desarrollo inmediatamente

En comparación con otros lenguajes (como C o Java), Python tiene menos cantidad de código y es intuitivamente fácil de entender, por lo que es especialmente recomendable para principiantes.

6.2 ¿Cuáles son las diferencias entre Python y otros lenguajes (Java, C++)?

P. ¿Cuáles son las diferencias entre Python, Java y C++?
R. Python tiene una sintaxis simple y adopta tipado dinámico, lo que representa una gran diferencia.

Python es un lenguaje que prioriza la facilidad de escritura de código y de aprendizaje, mientras que Java y C++ son lenguajes que priorizan el rendimiento.

6.3 ¿Cuánto tiempo se necesita para aprender Python?

P. ¿Cuánto tiempo se necesita para dominar Python?
R. Depende del objetivo y el nivel de aprendizaje, pero las estimaciones son las siguientes.

Estimación del tiempo de aprendizaje

• 1 hora al día → Aproximadamente 3 meses para dominar los fundamentos
• 3 horas al día → Aproximadamente 1 mes para dominar los fundamentos

Es importante asegurar tiempo para el aprendizaje y aprender escribiendo código en la práctica.

6.4 ¿Cuál es el futuro y la demanda de Python?

P. ¿Cómo es el futuro de Python y la demanda de ingenieros?
R. Se espera que la demanda de Python siga aumentando en el futuro. En particular, su uso en los campos de IA y análisis de datos se está expandiendo.

• Desarrollo de IA y aprendizaje automático: Adoptado por grandes empresas como Google y Facebook
• Expansión de la ciencia de datos: Las empresas están priorizando el análisis de datos
• Tecnología estándar para desarrollo web: Django y Flask son populares
• Automatización (RPA): Contribuye a la eficiencia operativa de las empresas

Ingreso anual promedio de ingenieros de Python (en Japón)

• Ingeniero de Python (desarrollo web): 5-7 millones de yenes
• Científico de datos (uso de Python): 6-9 millones de yenes
• Ingeniero de IA (uso de Python): 7-12 millones de yenes

Python es un lenguaje que se adapta fácilmente a las tendencias de la industria IT y tiene futuro.

6.5 ¿Cómo aprovechar Python en el trabajo?

P. ¿Cómo puedo trabajar usando Python?
R. Se puede aplicar en el trabajo práctico siguiendo los siguientes pasos.

1. Dominar los fundamentos de Python (variables, funciones, bibliotecas)
2. Seleccionar un campo especializado (desarrollo web, análisis de datos, IA, etc.)
3. Crear un portafolio (publicar resultados en GitHub)
4. Postularse a empleos (buscar ofertas de trabajo en Python de empresas)
5. Buscar proyectos freelance (CrowdWorks, Lancers, etc.)

En particular, la experiencia de «crear algo en la práctica» es importante. Crear aplicaciones web simples o proyectos de análisis de datos como portafolio y mostrar logros facilitará su aplicación en el trabajo.

6.6 Resumen

Hemos introducido preguntas frecuentes y respuestas sobre Python.

1. ¿Es Python un lenguaje óptimo para principiantes? → Sí, es simple y fácil de aprender
2. ¿Cuáles son las diferencias con otros lenguajes? → Más simple en descripción y de mayor versatilidad que Java o C++
3. ¿Cuánto tiempo se necesita para dominar Python? → Posible dominar los fundamentos en 1-3 meses
4. ¿Cuál es el futuro de Python? → La demanda se está expandiendo en los campos de IA y análisis de datos
5. ¿Cómo aprovechar Python en el trabajo? → Crear portafolio, postularse a empleos, buscar proyectos freelance

Al aprender Python, aumentan las oportunidades para trabajos secundarios, cambios de carrera y mejora de habilidades.
¡Tanto las personas que están comenzando a aprender Python como las que ya lo están haciendo, avancen en su aprendizaje según su objetivo!