• Dinámicas de sociabilización. 
• Presentación de la ruta de aprendizaje. 

• Introducción a Python. 
• Instalación, ambientes y librerías. 
• Variables y tipos de datos. 
• Estructura de Datos (Listas, tablas, diccionarios). 
• Estructuras de Control (Identación, Condicionales y Bucles). 
• Manipulación de datos (Librería Pandas). 

• Introducción a la Estadística y Analítica. 
• Análisis Exploratorio y Estadística Descriptiva. 
• Tipo de variables, imputación de datos y casos atípicos. 
• Preparación y valor agregado de los datos. 
• Variables aleatorias y distribuciones muestrales. 
• Inferencia estadística. 
• Modelos de Regresión (Lineal y Logística). 

• Introducción a la Estadística y Analítica. 
• Análisis Exploratorio y Estadística Descriptiva. 
• Tipo de variables, imputación de datos y casos atípicos. 
• Preparación y valor agregado de los datos. 
• Variables aleatorias y distribuciones muestrales. 
• Inferencia estadística. 
• Modelos de Regresión (Lineal y Logística). 

• Métodos de Clasificación: Regresión Logística y Árboles de Decisión. 
• Métodos Ensemble: Bagging (Random Forest) y Boosting (AdaBoost, GBM, XGBoost). 
• Evaluación de Modelos Predictivos. 
• Estrategia de Balanceo de Datos (Undersampling, Oversampling, SMOTE). 
• Métodos de Regresión: Lineal, Lasso y Ridge. 
• Introducción a las Redes Neuronales. 

• Método de Clustering: K-Means. 
• Método de Clustering DBScan. 
• Métodos de Asociación – Inmersion. 
• Métodos de Reducción de Dimensiones – Inmersión. 
• RFM Analysis for Customer Segmentation. 

• Metodologías Analytics: SEMMA-CRIPS DM. 
• Identificación y comprensión del problema de negocio. 
• Desarrollo de Caso de Negocio (Banca y Retail). 
• Despliegue de resultados y valoración. 

• Introducción a Big Data. 
• Almacenamiento distribuido con Apache Hadoop – Inmersion. 
• Procesamiento distribuido con Spark – Inmersion. 
• Data lakes – Inmersion. 

• Empleabilidad en el nuevo mundo laboral. 
• Modelo GROW para el logro de objetivos. 
• Competencias y habilidades para la empleabilidad. 
• Charla Egresados de Éxito. 
• Charla con Expertos. 
• Networking profesional. 

Desarrollo de un proyecto de Data Science aplicado a un caso real de negocio.