• Tipos de análisis de datos: Descriptivo, Diagnóstico, Predictivo y Prescriptivo. Definición y alcance de cada uno. 
• Repaso Python. Creación de variables, importación de librerías, creación y uso de funciones personalizadas, creación de DataFrames e importación de archivos externos. 
• Análisis univariado. 

• Taller: Creación de tablas de frecuencia para variables cualitativas con Python. Ploteo de bar-charts y pye-charts. Lectura e interpretación de tablas y gráficos. 
• Taller: Agrupamiento de datos cuantitativos con Python (sturges rule). 
• Taller: Ploteo de histograms para variables cuantitativas con Python. Lectura e interpretación del histograma. 
• Taller: Ploteo de boxplot con Python. Lectura e interpretación del boxplot. 
• Taller: Análisis comparativo de muestras basadas en visualizaciones. 

• Análisis bivariado. 

• Taller: Ploteo de un Scatter-plot y cálculo de índice de correlación con Python. Lectura e interpretación del gráfico. 
• Taller: Ploteo de una matriz de correlación. Interpretación de resultados. 
• Taller: Pronóstico basado en regresión lineal simple con Python. 

• Análisis de datos evolutivos. 

• Taller: Ploteo de una Time-series con Python. Lectura e interpretación del gráfico. 
• Taller: Pronóstico de serie de tiempo basado en un algoritmo simple de Forecast. 

• Análisis multivariado. 

• Taller: Agrupamiento (clustering) de datos con el algoritmo KNN. Interpretación del resultado de agrupamiento. 
• Taller: Reducción dimensional con Support Vector Machine (SVM).