Módulo 1: Fundamentos del Modelado de Datos

Lección 1 - Introducción al modelado de datos
- Qué es el modelado de datos
- Importancia del modelado de datos en ciencia de datos
- Tipos de modelos de datos

Lección 2 - Herramientas y técnicas de modelado de datos
- Principales herramientas de modelado de datos
- Técnicas de modelado de datos: entidad-relación, modelo dimensional, etc.
- Proceso de diseño de un modelo de datos

Lección 3 - Normalización de bases de datos
- Concepto de normalización
- Reglas de normalización
- Beneficios de normalizar una base de datos

Módulo 2: Modelado de Datos Relacional

Lección 1 - Diseño de bases de datos relacionales
- Conceptos básicos de bases de datos relacionales
- Diseño de tablas y relaciones
- Claves primarias y foráneas

Lección 2 - Consultas SQL en bases de datos relacionales
- Introducción a SQL
- Consultas básicas: SELECT, WHERE, JOINs
- Consultas avanzadas: GROUP BY, HAVING, SUBQUERIES

Lección 3 - Optimización de queries en bases de datos relacionales
- Importancia de la optimización de queries
- Índices en bases de datos relacionales
- Estrategias para mejorar el rendimiento de consultas

Módulo 3: Modelado de Datos No Relacional

Lección 1 - Introducción a bases de datos NoSQL
- Qué son las bases de datos NoSQL
- Tipos de bases de datos NoSQL: clave-valor, documento, columna y gráficas
- Ventajas y desventajas de las bases de datos NoSQL

Lección 2 - Modelado de datos en bases de datos NoSQL
- Diseño de esquemas en bases de datos NoSQL
- Consistencia y escalabilidad en bases de datos NoSQL
- Casos de uso de bases de datos NoSQL

Lección 3 - Comparativa entre bases de datos SQL y NoSQL
- Diferencias clave entre bases de datos SQL y NoSQL
- Cuándo elegir una base de datos SQL y cuándo una base de datos NoSQL
- Ejemplos de migración entre bases de datos SQL y NoSQL

Módulo 4: Modelado de Datos para Análisis Predictivo

Lección 1 - Conceptos básicos de análisis predictivo
- Introducción al análisis predictivo
- Modelos predictivos: regresión, clasificación, agrupamiento
- Aplicaciones del análisis predictivo en ciencia de datos

Lección 2 - Preparación de datos para análisis predictivo
- Limpiar y preparar datos para modelado
- Ingeniería de características
- Validación y evaluación de modelos predictivos

Lección 3 - Modelado de datos con técnicas avanzadas
- Modelos de aprendizaje automático: Random Forest, SVM, Redes Neuronales
- Optimización de hiperparámetros
- Visualización de resultados y interpretación de modelos

Módulo 5: Modelado de Datos para Big Data

Lección 1 - Introducción al Big Data
- Definición de Big Data
- Características del Big Data: volumen, velocidad, variedad
- Desafíos del modelado de datos en entornos de Big Data

Lección 2 - Herramientas para el modelado de datos en Big Data
- Plataformas y frameworks para Big Data: Hadoop, Spark, etc.
- Procesamiento de datos en tiempo real
- Integración de datos estructurados y no estructurados

Lección 3 - Casos de uso de modelado de datos en Big Data
- Análisis de redes sociales
- Análisis de texto y procesamiento de lenguaje natural
- Modelado de datos en Internet de las cosas (IoT)