INTELIGENCIA DE NEGOCIOS CON PYTHON

1.   INTRODUCCIÓN A PYTHON

o   Sintaxis básica.

o   Tipos de datos primitivos.

o   Operadores y expresiones.

o   Estructuras de control de flujo.

o   Funciones.

o   Manejo de errores.

2.   ESTRUCTURAS DE DATOS FUNDAMENTALES

o   Strings. Listas y tuplas.

o   Diccionarios y sets.

3.   INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN ORIENTADA A OBJETOS

o   Clases y objetos.

o   Métodos y atributos.

o   Herencia.

4.   MANEJO DE ARCHIVOS

o   Lectura y escritura.

• Manejo de excepciones.

5.   MÓDULOS Y PAQUETES

o   Creación de módulos.

o   Gestión de paquetes.

o   Entornos virtuales.

6.   INTRODUCCIÓN AL PROCESAMIENTO DE DATOS CON PYTHON

o   NumPy para cálculos numéricos.

o   Pandas para análisis de datos.

o   Visualiza ción con Matplotli.

1.   PROGRAMACIÓN EN PYTHON

o   Programación Orientada a Objetos.

o   Manejo de excepciones. Generadores y Decoradores.

2.   ESTRUCTURAS DE DATOS AVANZADAS

o   Listas, tuplas y conjuntos.

o   Diccionarios.

o   Arrays en NumPy.

3.   MANIPULACIÓN DE DATOS CON PYTHON

o   Manejo de datos con Pandas.

o   Preprocesamiento de datos.

o   Análisis Exploratorio de Datos con Pandas y Matplotlib.

4.   ESTADÍSTICA INFERENCIAL

o   Pruebas de Hipótesis.

o   Análisis de Varianza.

o   Análisis de Regresión.

5.   APRENDIZAJE AUTOMÁTICO SUPERVISADO

o   Modelos de Regresión Lineal y Logística.

o   Arboles de Decisión y Random Forest. Support Vector Machines.

6.   APRENDIZAJE AUTOMÁTICO NO SUPERVISADO

o   Clustering.

o   Reducción de Dimensionalidad.

o   Análisis de Componentes Principales (PCA).

1.   ANÁLISIS AVANZADO DE DATOS CON PYTHON

o   Estadística multivariada.

o   Modelado de datos. Métodos de muestreo.

2.   APRENDIZAJE AUTOMÁTICO AVANZADO CON PYTHON

o   Árboles de decisión y bosques aleatorios.

o   Redes neuronales y aprendizaje profundo.

o   Optimización de hiperparámetros.