Hola Álvaro, espero que estés bien

¡Qué interesante tu pregunta sobre el diseño de un curso de análisis de datos en Python! Veo que estás buscando crear un plan de estudios detallado para principiantes con un enfoque en ciencia de datos. Me parece que ya tienes una estructura bastante sólida y completa. Te felicito por eso.

Para refinar tu curso, podrías considerar lo siguiente:

1. Interactividad y Práctica: Asegúrate de que cada semana incluya ejercicios prácticos que permitan a los estudiantes aplicar lo aprendido inmediatamente. Por ejemplo, después de aprender sobre Pandas, podrías proponer pequeños proyectos como limpiar y analizar un conjunto de datos sencillo.

2. Proyectos Reales: Los proyectos prácticos son una excelente manera de consolidar el aprendizaje. Podrías usar datasets disponibles en plataformas como Kaggle para que los estudiantes trabajen con datos reales.

3. Recursos Adicionales: Además de los libros y tutoriales, considera incluir videos de YouTube o cursos en línea gratuitos que complementen el material. A veces, una explicación en video puede hacer una gran diferencia.

4. Evaluación Continua: Implementa quizzes semanales o ejercicios de autoevaluación para que los estudiantes puedan medir su progreso y entender mejor los conceptos.

5. Comunidad y Colaboración: Fomenta la participación en foros y grupos de estudio. Esto no solo ayudará a resolver dudas, sino que también permitirá a los estudiantes aprender unos de otros.

Espero que estas sugerencias te sean útiles para crear un curso atractivo y efectivo. ¡Buena suerte con tu proyecto!

Espero haber ayudado y buenos estudios!

Brenda,
Muchas gracias por tu post.

Efectivamente, Python se ha convertido en u lenguaje para el manejo de datos muy importante y deseo que el campo de gestión y planeación territorial, como en el de las políticas públicas los tomadores de decisiones puedan contar con estas herramientas, actualmente en Colombia a mi manera de ver, muy pocos programas ofrecen este tipo de herramientas, por ejemplo para desarrollar en el pasado un análisis de desarrollo económico local (DEL) para 5 municipios en Colombia, debí consultar alrededor de 10 documentos por municipio con estadísticas de cadenas productivas rurales, eso me consumió mucho tiempo hacerlo a mano, pero si se cuenta con la AI + Excel + Python, se hubiera hecho web scraping y el análisis de datos respectivo, cosas como esas no lo saben los actuales estudiantes de los masters o delas especializaciones en Colombia, mi misión Jin si decido aceptarla (lo que decía el de la seria Misión Imposible en mi generación), es hacer un taller inicial, gratis en una universidad para testear y después si ofrecer el curso completo on-line, y brindar conocimientos que conecten las herramientas con las necesidades de investigación y esquemas accionables reales, el limitante, no sé muy bien Python y por eso estoy aprendiendo a ver si alguna universidad se anima y les doy un taller de unas 10 horas máximo free.

Los planificadores y los gestores de la política pública no conocen a profundidad estas herramientas, o de GitHub o de AI, donde tener alojados los datos, como tener un código de análisis que se puede usar de nuevo a futuro, como tener un portafolio para posibles consultorías o para enseñar a las comunidades lo que se desarrolló en el pasado, la idea es precisamente también potenciar este conocimiento para que se aplique en proyectos y en intervenciones de planificación territorial y políticas en toda América Latina.