Módulo 1: Fundamentos de Ciencia de Datos
Lección 1 - Introducción a la Ciencia de Datos
Lección 2 - Importancia de la Ciencia de Datos en la actualidad
Lección 3 - Proceso de análisis de datos
Lección 4 - Herramientas y técnicas básicas de Ciencia de Datos
Lección 5 - Ejemplos de aplicaciones de Ciencia de Datos

Módulo 2: Preparación de los datos
Lección 1 - Recopilación y limpieza de datos
Lección 2 - Transformación y tratamiento de datos
Lección 3 - Análisis exploratorio de datos
Lección 4 - División de datos para entrenamiento y prueba
Lección 5 - Normalización y escalado de datos

Módulo 3: Modelado de datos
Lección 1 - Introducción a la modelización de datos
Lección 2 - Tipos de modelos en Ciencia de Datos
Lección 3 - Evaluación de modelos
Lección 4 - Optimización de modelos
Lección 5 - Interpretación de resultados del modelo

Módulo 4: Visualización de datos
Lección 1 - Importancia de la visualización de datos
Lección 2 - Herramientas de visualización de datos
Lección 3 - Creación de gráficos y tablas
Lección 4 - Interpretación de visualizaciones
Lección 5 - Casos de uso de visualización de datos

Módulo 5: Aplicaciones prácticas de Ciencia de Datos
Lección 1 - Análisis de sentimientos en redes sociales
Lección 2 - Recomendación de productos basada en datos
Lección 3 - Detección de fraudes en transacciones financieras
Lección 4 - Predicción de tendencias en el mercado
Lección 5 - Caso de estudio: aplicación de Ciencia de Datos en una empresa real