Listas: Append, insert, pop, remove, clear

Tuplas, diccionarios, conjuntos

Textos, índices & slicing, lectura por teclado y variables

Funciones: index, count, len, extend, reverse, sort, entre otros

Caso 1: Condicionales anidadas

Caso 2: Operaciones con diccionarios

Taller 2: Realiza operaciones con estructuras de datos

Estructuras condicionales: (If, Else)

Estructuras repetitivas (for, while) y el uso de break y continue

Creación y sintaxis de funciones

Variables locales y globales

Caso 1: Condicionales anidadas

Caso 2: Funciones de bucles y condicionales

Taller 3: Aplicación de estructuras selectivas para la toma de decisiones lógicas

Funciones lambda, documentación y organización del código en módulos

Uso de librería Pandas, series y dataframes

Lectura de Datasets: txt, csv, xlsx

Creación de campos y uso de sentencias: group by, delete, drop

Combinación y cruce de Datasets

Caso 1: Análisis estadístico de datos con pandas

Caso 2 manipulación de datos en un dataset:

Taller 4: Exploración de datos de un caso de negocio con pandas

Librerías de data Viz: Matplotlib

Creación y personalización de gráficos con Matplotlib

Qué gráfico usar según tu necesidad: Comparación, relación, distribución y composición

Buenas prácticas en la visualización de datos

Caso 1: Análisis visual de datos con Matplotlib

Caso 2: Creación de distintos tipos de gráficos

Taller 5: Análisis exploratorio de datos con Matplotlib

Seaborn y su optimización sobre Matplotlib

Creación y manipulación de gráficos con Seaborn

Gráficos univariados, bivariados y multivariados

Caso 1: Análisis estadístico de datos con Seaborn

Caso 2: Creación de distintos tipos de gráficos

Taller 6: Análisis avanzado de datos con Seaborn