📊 Curso 1: Introducción a la Ciencia de Datos con Python

Bienvenido al repositorio oficial del curso Introducción a la Ciencia de Datos con Python.
Aquí encontrarás el material, ejemplos y recursos necesarios para seguir cada clase.

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📖 Descripción del curso

Este curso proporciona una introducción práctica a la Ciencia de Datos utilizando Python, una de las herramientas más utilizadas en la industria.

A lo largo del curso, los participantes aprenderán:

• Fundamentos del análisis de datos.
• Manipulación de datos con pandas.
• Visualización con matplotlib y seaborn.
• Conceptos básicos de modelado estadístico y aprendizaje automático con scikit-learn.

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🎯 ¿A quién va dirigido?

• Profesionales que desean usar datos para tomar mejores decisiones.
• Programadores y analistas que quieren entrar al mundo del Data Science.
• Estudiantes y entusiastas de la inteligencia artificial y el análisis de datos.

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🏆 Objetivos del curso

• Comprender qué es la Ciencia de Datos y su impacto en el mundo.
• Aprender Python y las herramientas esenciales para análisis de datos.
• Aplicar conceptos básicos con proyectos prácticos.

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📚 Temario

• Módulo 1: Fundamentos de la Ciencia de Datos y Python.
• Módulo 2: Manipulación y Limpieza de Datos con pandas.
• Módulo 3: Visualización de Datos con matplotlib y seaborn.
• Módulo 4: Modelado de Datos con scikit-learn.

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⏳ Duración e Intensidad

• Duración total: 4 semanas (~16 horas).
• Intensidad horaria: 2 clases semanales de 2 horas cada una.

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⚙️ Requisitos previos

• Conocimientos básicos de programación (deseable).
• Tener instalado Python 3.11+ con uv para gestión de entornos virtuales.

ver pasos en notebooks/0.prerrequisitos.ipynb