Cuatro cursos online y gratuitos de Princeton para aprender a programar en pocos de días

La programación es una de las habilidades profesionales más demandadas en la actualidad y con gran proyección a futuro. Quienes deseen aprender a programar desde la comodidad de su hogar, con horarios flexibles y de manera gratuita, pueden acceder a los cursos que ofrece la Universidad de Princeton.

Esta institución estadounidense imparte dos cursos directamente relacionados con la programación: ‘Ciencia de la Computación: ‘Programación con Propósito’ y ‘Ciencia de la Computación: Algoritmos, Teoría y Máquinas’. Además, ofrece otros dos cursos que pueden considerarse complementarios: ‘Análisis de algoritmos’ y ‘Combinatoria analítica’.

Aprender sobre algoritmos es fundamental en la programación porque estos son las bases que permiten resolver problemas de manera eficiente. Un algoritmo es una secuencia de pasos o instrucciones que permiten realizar una tarea o resolver un problema específico.

El proceso para inscribirse en alguno de los cursos online y gratuitos de programación o algoritmos de la Universidad de Princeton es el siguiente:

1. Ingresar a https://online.princeton.edu/courses.
2. Buscar el curso de interés: ‘Ciencia de la Computación: Programación con Propósito’, ‘Ciencia de la Computación: Algoritmos, Teoría y Máquinas’, ‘Análisis de algoritmos’ y ‘Combinatoria analítica’.
3. Ir al enlace que se ubica en el apartado ‘Cómo inscribirse’ que dirige a la plataforma de Coursera.
4. Pulsar ‘Inscríbete gratis’.
5. Agregar los datos solicitados por la plataforma e iniciar el curso. Es posible que la gratuidad esté disponible por tiempo limitado; sin embargo, la duración máxima de los cursos es de 88 horas.

Los cursos de la Universidad de Princeton de programación y algoritmos tratan de:

• ‘Ciencia de la Computación: Programación con Propósito’

El curso está diseñado para enseñar los fundamentos de la programación en un contexto científico.

Cubre la primera mitad del libro ‘Ciencias de la computación: un enfoque interdisciplinario’, que incluye conceptos básicos como variables, condicionales, bucles, matrices y operaciones de entrada/salida (E/S).

Posteriormente, se introducen las funciones, enfocándose en aspectos como la recursión, la programación modular y la reutilización de código.

El lenguaje de programación utilizado es Java, y el curso está diseñado para enseñar habilidades fundamentales de resolución de problemas computacionales que se pueden aplicar en muchos entornos informáticos actuales.

• ‘Ciencia de la Computación: Algoritmos, Teoría y Máquinas’

El curso ‘Ciencia de la Computación: Algoritmos, Teoría y Máquinas’ cubre la segunda mitad del libro ‘Ciencias de la Computación: un enfoque interdisciplinario’ y tiene como objetivo desmitificar la informática, destacando sus fundamentos intelectuales y su rica historia.

Este curso profundiza en aspectos más avanzados de la computación, abordando tanto el rendimiento de los algoritmos como los modelos teóricos que sustentan la informática.

En primer lugar, se presentan algoritmos clásicos y se enseñan técnicas científicas para evaluar su rendimiento, todo ello en el contexto de aplicaciones modernas.

Luego, se exploran modelos teóricos clave, como los de computabilidad, universalidad e intratabilidad, que permiten a los estudiantes abordar cuestiones fundamentales sobre lo que puede o no puede resolverse mediante una computadora.

El curso también abarca la arquitectura de las máquinas, explicando cómo funciona la programación en lenguaje de máquina y su relación con la codificación en Java. Además, se introduce el diseño lógico de computadoras, mostrando el desarrollo completo de una CPU desde cero.

• ‘Análisis de algoritmos’

Se centra en enseñar un conjunto de herramientas matemáticas que permiten hacer predicciones cuantitativas precisas sobre estructuras combinatorias complejas, esenciales para el desarrollo y evaluación de algoritmos.

Entre los principales temas abordados, el curso incluye el estudio de funciones generadoras y comportamientos asintóticos, que son fundamentales para entender el rendimiento de los algoritmos a medida que crece el tamaño de los datos.

• ‘Combinatoria analítica’

Se enfoca en enseñar técnicas avanzadas para hacer predicciones cuantitativas precisas sobre grandes estructuras combinatorias. A través del uso de herramientas matemáticas, este curso permite a los estudiantes analizar y entender el comportamiento de estas estructuras a medida que se expanden en tamaño.

Estas herramientas permiten a los estudiantes abordar problemas combinatorios complejos, lo que resulta especialmente útil en áreas como el análisis de algoritmos, el diseño de estructuras de datos y la optimización computacional.