MODULE 1:
Introducción a la programación

Aprende los fundamentos de la programación y a escribir código en Python. Actividad: Crear una aplicación sencilla en Python

MODULE 2:
Programar para Data Science (Ciencia de Datos)

Comprende el proceso de análisis de datos, repasa los fundamentos de la ciencia de datos mediante la probabilidad, la estadística y el análisis básico de datos, y aprende los métodos clásicos de análisis de datos como la regresión y la clasificación. Actividad: Crear un modelo predictivo con un conjunto de datos determinado.

MODULE 3:
Infrastructura y SQL

Aprende a usar Linux/Bash y Docker, repasa SQL y las bases de datos relacionales. Actividad: Crear y consultar una base de datos relacional en Linux usando Docker.

MODULE 4:
Estadística

Repasa las estadísticas básicas, como la probabilidad, las medidas de tendencia central y la visualización de datos. Actividad: Utilizar métodos estadísticos para analizar conjuntos de datos mediante cuadernos Jupyter.

MODULE 5:
Machine Learning

Conoce las diferencias entre los métodos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado, y las distintas familias de algoritmos dentro de cada grupo (por ejemplo: regresión, clasificación, agrupación). Actividad: Crear un modelo predictivo para un conjunto de datos etiquetados.

MODULE 6:
Ciencia de Datos Avanzada

Aprende métodos más avanzados para procesar tipos de datos complejos como texto, datos geoespaciales, series temporales y pruebas AB. Actividad: Utilizar métodos ADA para analizar conjuntos de datos complejos.

MODULE 7:
Fase de proyecto

Aplica los conocimientos adquiridos en los módulos anteriores a un caso de uso real, implementando un proyecto de análisis de datos de extremo a extremo.

Proyecto: Proponer un problema y resolverlo utilizando un método ADA. Cubrir todas las etapas del ciclo de vida de Data Analytics tanto en un proyecto individual como colaborativo.

MODULE 8:
Orientación laboral

Prepárate para las entrevistas de trabajo mediante desafíos lógicos y de datos y sesiones de práctica. Recibe apoyo y orientación profesional.