o Sintaxis básica.
o Tipos de datos primitivos.
o Operadores y expresiones.
o Estructuras de control de flujo.
o Funciones.
o Manejo de errores.
o Strings. Listas y tuplas.
o Diccionarios y sets.
o Clases y objetos.
o Métodos y atributos.
o Herencia.
o Lectura y escritura.
o Creación de módulos.
o Gestión de paquetes.
o Entornos virtuales.
o NumPy para cálculos numéricos.
o Pandas para análisis de datos.
o Visualiza ción con Matplotli.
o Programación Orientada a Objetos.
o Manejo de excepciones. Generadores y Decoradores.
o Listas, tuplas y conjuntos.
o Diccionarios.
o Arrays en NumPy.
o Manejo de datos con Pandas.
o Preprocesamiento de datos.
o Análisis Exploratorio de Datos con Pandas y Matplotlib.
o Pruebas de Hipótesis.
o Análisis de Varianza.
o Análisis de Regresión.
o Modelos de Regresión Lineal y Logística.
o Arboles de Decisión y Random Forest. Support Vector Machines.
o Clustering.
o Reducción de Dimensionalidad.
o Análisis de Componentes Principales (PCA).
o Estadística multivariada.
o Modelado de datos. Métodos de muestreo.
o Árboles de decisión y bosques aleatorios.
o Redes neuronales y aprendizaje profundo.
o Optimización de hiperparámetros.
