**"Diseña un curso de análisis de datos en Python para un principiante con bases en programación.

Contexto: Quiero aplicar a trabajos en ciencia de datos.

Duración: 10 semanas (5 horas por semana).

Temas clave: Pandas, visualización con Matplotlib/Seaborn, limpieza de datos y proyectos prácticos.

Entregables: Incluye recursos (libros, tutoriales) y un proyecto final con dataset real.

Resultado esperado: Un plan semanal detallado con ejercicios y metas claras."**

Curso: Análisis de Datos en Python para Ciencia de Datos (10 semanas)
Diseñado para principiantes con bases en programación, enfocado en aplicaciones reales y búsqueda de empleo.

**Semana 1-2: Fundamentos de Python para Análisis de Datos
Temas:

Repaso de Python: estructuras de datos (listas, diccionarios), funciones y manejo de archivos (CSV, JSON).

Introducción a bibliotecas: NumPy para operaciones numéricas y arrays.
Ejercicios:

Cargar un CSV usando Python puro y calcular estadísticas básicas.

Práctica con arrays de NumPy (operaciones matemáticas, slicing).
Recursos:

Libro: "Python for Data Analysis" de Wes McKinney (Capítulos 1-4).

Tutorial: NumPy Crash Course.

Semana 3-4: Pandas - Manipulación de Datos
Temas:

Series y DataFrames en Pandas.

Limpieza de datos: manejo de valores nulos, filtrado, transformación.

Agregaciones: groupby, pivot_table.
Proyecto práctico:

Análisis de dataset de comercio electrónico (ej: ventas, clientes).
Recursos:

Tutorial: Pandas Documentation.

Dataset: Kaggle: Sample Sales Data.

Semana 5-6: Visualización con Matplotlib y Seaborn
Temas:

Gráficos básicos: line plots, barras, histogramas (Matplotlib).

Visualizaciones avanzadas: heatmaps, boxplots, pairplots (Seaborn).

Personalización y mejores prácticas.
Ejercicios:

Visualizar distribuciones de datos y correlaciones.
Recursos:

Tutorial: Seaborn Gallery.

Semana 7-8: Integración y Procesamiento Avanzado
Temas:

Combinar datasets: merge, concat.

Series temporales: manejo de fechas y análisis de tendencias.

Introducción a APIs para extracción de datos (ej: requests, JSON).
Proyecto práctico:

Análisis de datos de redes sociales (ej: Twitter API) o datos económicos.

Semana 9-10: Proyecto Final
Objetivo:

Aplicar todo lo aprendido en un proyecto end-to-end.
Dataset sugerido: Titanic o Airbnb Listings.
Entregables:

Limpieza y exploración de datos.

Visualizaciones clave (ej: distribución de supervivientes en Titanic, precios por ubicación en Airbnb).

Conclusiones y reporte breve (Jupyter Notebook).
Recursos adicionales:

Kaggle Courses para practicar.

GitHub para alojar el proyecto y crear un portafolio.

Evaluación y Metas:
Semanal: Ejercicios prácticos y quizzes autoevaluables.

Final: Revisión del proyecto con retroalimentación simulada (ej: código, claridad visual).

Meta empleabilidad: Al finalizar, tendrás un proyecto para tu portafolio y habilidades para roles junior como Data Analyst o Business Intelligence Analyst.

¡Recuerda practicar diariamente y participar en foros como Stack Overflow o Reddit (r/datascience) para resolver dudas!