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1
Clase 1:
Instalación y configuración de Python, VSCode y Jupyter Notebooks
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2
Clase 2:
Sintaxis básica de Python y operadores lógicos y aritméticos
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3
Clase 3:
Estructuras de control en Python: condicionales y bucles (if, for, while)
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4
Clase 4:
Manejo de estructuras de datos: listas, tuplas, diccionarios y sets
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5
Clase 5:
Creación de funciones y manejo de argumentos en Python
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6
Clase 6:
Manejo de excepciones y depuración de errores
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7
Clase 7:
Uso de librerías para análisis de datos: NumPy y Pandas
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8
Clase 8:
Lectura y manejo de archivos CSV y Excel con Pandas
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9
Clase 9:
Exploración y limpieza de datos (valores nulos, duplicados y tipos de datos)
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10
Clase 10:
Manipulación avanzada de DataFrames y Series con Pandas
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11
Clase 11:
Agrupaciones, agregaciones y transformación de datasets (groupby, pivot, merge, concat)
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12
Clase 12:
Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn
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13
Clase 13:
Visualización interactiva y análisis de patrones con Plotly
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14
Clase 14:
Fundamentos de machine learning y minería de datos para clustering
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15
Clase 15:
Implementación de algoritmos de clustering (K-Means, DBSCAN) y desarrollo de proyecto final
