Este repositorio recoge los contenidos, ejercicios y proyectos desarrollados durante el módulo NF1, centrado en los fundamentos de programación aplicados al análisis de datos y la inteligencia artificial.
El objetivo es construir una base sólida en Python y en las herramientas esenciales utilizadas en ciencia de datos.
- Dominar los fundamentos de Python
- Comprencer estructuras de datos y lógica computacional
- Aplicar herramientas matemáticas al análisis de datos
- Analizar, transformar y visualizar datos reales
- Desarrollar pensamiento analítico orientado a IA
Fundamentos de programación con Python
Contenidos:
- Sintaxis básica y tipos de datos
- Estructuras de control (if, loops)
- Funciones y modularidad
- Manejo de colecciones (listas, sets, diccionarios)
- Introducción al procesamiento de datos
Objetivo: construir la base de programación.
Computación numérica eficiente
Contenidos:
- Arrays y operaciones vectorizadas
- Álgebra lineal básica
- Broadcasting
- Operaciones estadísticas
- Optimización del rendimiento
Objetivo: trabajar con datos numéricos de forma eficiente.
Manipulación y análisis de datasets
Contenidos:
- Series y DataFrames
- Limpieza y transformación de datos
- Filtrado y agrupaciones
- Manejo de valores nulos
- Análisis exploratorio (EDA)
Objetivo: convertir datos en información útil.
Comunicación visual de insights
Contenidos:
- Gráficos con Matplotlib y Seaborn
- Visualización efectiva
- Diseño orientado a storytelling
- Interpretación de resultados
Objetivo: comunicar insights de forma clara y profesional.
- Python
- NumPy
- Pandas
- Matplotlib
- Seaborn
- Jupyter Notebook
Al finalizar este módulo seré capaz de:
✔ Programar en Python con soltura
✔ Manipular y analizar datasets reales
✔ Aplicar matemáticas al análisis de datos
✔ Visualizar información de forma profesional
✔ Construir la base para proyectos de IA
Dani Velasco