02 / Proyectos

Cada módulo termina en un proyecto que podés ejecutar

El programa no se aprueba mirando videos: se aprueba entregando algo que corre. Al cierre de cada módulo armás un proyecto ejecutable, lo subís a un repositorio público y escribís un README con instrucciones para que otra persona pueda clonarlo y levantarlo.

  • 01

    Código que se ejecuta. Cada entrega incluye el comando de instalación y el comando de arranque. Si no levanta, no está terminado.

  • 02

    Repositorio abierto. Los repositorios quedan públicos en GitHub. Podés leer el historial de commits y ver cómo se resolvió cada iteración antes de inscribirte.

  • 03

    Revisión con devolución escrita. Cada proyecto recibe un comentario con errores concretos, sin puntaje ni ranking. Corregís y volvés a entregar.

Mirá los tres dossiers de proyecto con stack y enlaces al repositorio

02 / Dossiers de proyecto

Tres proyectos que podés abrir y revisar antes de inscribirte

Cada dossier indica stack, objetivo, salida esperada y el repositorio público de ejemplo, con el código completo y las instrucciones para ejecutarlo en tu equipo.

  1. 01 Python · Automatización

    Reporte de ventas automatizado

    Stack
    Python 3.12, pandas, openpyxl, SQLite
    Objetivo
    Leer un CSV de ventas desordenado, normalizar fechas y montos en pesos argentinos y emitir el resumen mensual sin pasos manuales.
    Salida esperada
    Script de 180 líneas, un archivo reporte-AAAA-MM.xlsx con 4 hojas y 12 pruebas en pytest. El tiempo de proceso queda registrado: 3,4 s para 50.000 filas.
    Repositorio
    friendeducation/dossier-reportes-ventas
  2. 02 Python · Web

    API de reservas de aulas con Flask

    Stack
    Flask, SQLAlchemy, PostgreSQL, pytest, Docker Compose
    Objetivo
    Exponer endpoints para consultar disponibilidad y crear reservas con validación de solapamientos y errores devueltos en formato JSON.
    Salida esperada
    7 endpoints documentados en el README, una colección de 22 peticiones de ejemplo y 15 tests que corren con un solo comando.
    Repositorio
    friendeducation/dossier-api-reservas
  3. 03 Python · Web

    Panel de hábitos con Django

    Stack
    Django 5, PostgreSQL, plantillas Django, migraciones, admin
    Objetivo
    Modelar usuarios, hábitos y registros diarios, con autenticación y panel de administración para revisar los datos cargados.
    Salida esperada
    6 modelos con migraciones, 14 vistas y un archivo de datos de prueba que deja el panel andando en local en menos de 5 minutos.
    Repositorio
    friendeducation/dossier-panel-habitos

Los tres repositorios son públicos y se pueden clonar sin registro. Para comparar cada salida con lo que se enseña, mirá la evidencia de código o escribinos desde la página de contacto.

03 / Evidencia de código

Archivos que podés abrir y ejecutar hoy

Cada bloque muestra el archivo, la orden y la salida real de los proyectos del curso. Copiá el texto, ejecutalo y compará el resultado antes de inscribirte.

automatizacion/informe.py

Python 3.12 
# automatizacion/informe.py
import csv
from pathlib import Path

def totales(ruta):
    with ruta.open(encoding="utf-8") as f:
        return {fila["mes"]: float(fila["total"]) for fila in csv.DictReader(f)}

print(totales(Path("datos/ventas.csv")))

evidencia: repo público /automatizacion-informe · 24 líneas · módulo 6

terminal

salida real 
$ python automatizacion/informe.py
{'enero': 184320.5, 'febrero': 201877.0}

$ python -m pytest -q
12 passed in 0.84s

evidencia: 12 pruebas ejecutadas en 0,84 s · sin dependencias externas

app/routes.py

Flask 
# app/routes.py
from flask import Flask, jsonify, request

app = Flask(__name__)

@app.get("/api/cursos")
def cursos():
    nivel = request.args.get("nivel", "inicial")
    return jsonify({"nivel": nivel, "modulos": 9})

# $ curl -s localhost:5000/api/cursos

evidencia: repo público /api-cursos-flask · 3 endpoints documentados