Lo único que es fundamental tener instalado para hacer este curso es un Python 3.6 o más nuevo. El curso no depende de un sistema operativo particular o un entorno de desarrollo espcífico.
Con esto aclarado, casi todo el curso involucra aprender a escribir scripts y correr pequeños programas que leen datos de archivos. Por lo tanto, tendrás que asegurarte de estar cómodo trabajando con archivos. Esto involucra principalmente usar un editor de textos para crear programas en Python y poder correrlos desde la terminal.
Las primeras dos clases vamos a insistir en que usen las herramientas más primitivas, por motivos didácticos. Simplemente un editor de textos y correr el Python desde la línea de comandos. Luego de la segunda clase, pueden pasar a un entorno de desarrollo integrado (IDE) más amigable.
Algunes pueden querer hacer este curso usando el entorno de las Jupyter Notebooks. No lo recomendamos. A pesar de que estas notebooks son geniales para experimentar, muchos de los ejercicios de este curso están relacionados con la organización de programas. Esto incluye trabajar con funciones, módules, importar y rehacer código cuyo código fuente puede estar repartido en diferentes archivos. En nuestra experiencia, es difícil reproducir este tipo de entorno de trabajo en una notebook Jupyter.
El curso está alojado en un repositorio github. Lo vamos escribiendo a medida que pasa el tiempo. Por eso no te recomendamos aun clonarlo. Preferimos que lo hagas en todo caso hacia el final del curso, cuando los contenidos estén más estables. Por ese mismo motivo no te recomendamos adelantarte mucho en los contenidos. Por más que subamos clases por adelantado, las estaremos cambiando frecuentemente.
Sí te recomendamos bajarte el directorio /Work del repositorio que contiene un subdirectorio /Work/Data donde hay archivos de datos que tendrás que leer en tus programas. Lo ideal es que te bajes esto a tu máquina y crées tus programas .py en la carptea /Work.
Además, en el repo hay un directorio Soluciones/ que tiene soluciones completas a algunos ejercicios seleccionados. Miralos libremente si necesitás una ayuda, pero tenés en cuenta que para sacarle jugo al curso lo ideal es que intentes escribir tu propia solución primero.
El intèrprete de Python puede descargarse de Python.org. La idea es comenzar usando esta instalación básica las primeras clases.
Luego les propondremos usar el Spyder como entorno de desarrollo. Spyder es un entorno de desarrollo de Python diseñado para científicos, ingenieros y analistas de datos (para les que usen R, el Spyder es al Python como el R-Studio al R).
Una posiblidad es descargarse el Anaconda que es un distribución libre y abierta de los lenguajes Python y R, utilizada en ciencia de datos, y aprendizaje automático. La ventaja de esta descarga es que ya trae el Python, el Spyder y una serie de módulos preinstalados para trabajar con datos y aprendizaje automático.