Instalación de Anaconda.

Registro y configuración inicial de Google Colab.

Notebooks – Markdown

Operaciones básicas, variables y expresiones.

Mi primer código en Python, buenas prácticas de desarrollo

Librería Pandas para obtener información de bases de datos o archivos, mediante el uso de técnicas ETL

Vectores, matrices y dataframe

Análisis exploratorio de datos

Introducción a bucles y funciones

Manipulación de datos

Tipos de datos y como modificarlos

Funciones de agrupamiento y de cálculo básicas

Filtros complejos y de condición

Medidas de tendencia central, dispersión y posición (Numpy y Scipy)

Mis primeros gráficos (Plotly)

Resumen de información

Interpretación de datos para la toma de decisiones.

Extracción y limpieza de datos

División y adición de datos

Importación y exportación de datos desde y hacia CSV y Excel

Gráficos elegantes para reportes (Ggplot)

Análisis de variables cuantitativas y cualitativas

Matriz de correlaciones

Gráficos de dispersión (Plotly y Ggplot)

Detección e imputación de valores atípicos.

Modelos Lineales y de regresión

Estadística inferencial

Pruebas de hipótesis

Entorno para exponer trabajos en la nube usando Google Colab o servidores virtuales.