Módulo 1: Introducción a Python y Ciencia de Datos
Lección 1 - Fundamentos de Python
Lección 2 - Estructuras de datos en Python
Lección 3 - Funciones y módulos en Python
Lección 4 - Introducción a la Ciencia de Datos
Lección 5 - Herramientas para Ciencia de Datos en Python

Módulo 2: Análisis de datos en Python
Lección 1 - Manipulación de datos con Pandas
Lección 2 - Visualización de datos con Matplotlib
Lección 3 - Análisis estadístico con NumPy
Lección 4 - Tipos de gráficos para interpretar datos
Lección 5 - Introducción al Machine Learning con Python

Módulo 3: Procesamiento de datos en Python
Lección 1 - Trabajo con bases de datos en Python
Lección 2 - Web scraping con BeautifulSoup
Lección 3 - Procesamiento de texto con NLTK
Lección 4 - Análisis de sentimientos con TextBlob
Lección 5 - Creación de modelos predictivos con Scikit-Learn

Módulo 4: Proyectos prácticos de Ciencia de Datos
Lección 1 - Análisis de datos de redes sociales
Lección 2 - Predicción de precios de acciones
Lección 3 - Clasificación de correos electrónicos spam
Lección 4 - Análisis de sentimientos en redes sociales
Lección 5 - Proyecto final: desarrollando un modelo de Machine Learning.