1 hora
Módulo 1 — Introducción a la Ciencia de Datos
Qué es Data Science, por qué importa y cómo encaja en el mercado laboral actual.
3 horas
Módulo 2 — Fundamentos de Python para Ciencia de Datos
Python desde cero con enfoque en análisis: estructuras de datos, funciones y librerías esenciales.
1.5 horas
Módulo 3 — Limpieza de Datos con Python
Detección y corrección de errores comunes, valores nulos, outliers y formatos inconsistentes.
1.5 horas
Módulo 4 — Visualizaciones para Ciencia de Datos
Gráficos impactantes y automatizados con Matplotlib, Seaborn y Plotly.
1 hora
Módulo 5 — Web Scraping con Python
Extracción automática de datos de internet usando BeautifulSoup y Selenium.
1 hora
Módulo 6 — Consumir APIs con Python
Conexión a APIs externas para traer datos desde plataformas reales como Twitter, OpenWeather y más.
1.5 horas
Módulo 7 — Python para Bases de Datos SQL
Conexión de Python con MySQL, consultas automáticas y extracción masiva de datos.
1 hora
Módulo 8 — Automatización de Reportes con Python
Generación automática de reportes en PDF y Excel con Python.
1 hora
Módulo 9 — Data Wrangling con Python
Técnicas avanzadas para trabajar con datos complejos, anidados o de múltiples fuentes.
1.5 horas
Módulo 10 — Text Mining con Python
Análisis de texto, procesamiento de lenguaje natural y creación de Wordclouds.
3 horas
Módulo 11 — Machine Learning con Python
Primeros pasos en ML: regresión, clasificación, entrenamiento y evaluación de modelos reales.
