Data Science With Python PLUS Deep Learning & PostgreSQL

¡Hola! Se parece que estás listo para sumergirte en una amplia gama de temas dentro del ámbito de la programación y el análisis de datos. La lista que has proporcionado abarca desde los fundamentos de Python hasta técnicas avanzadas de ciencia de datos, aprendizaje automático y visualización de datos. Aquí hay un resumen de cómo podríamos estructurar este curso basado en los temas que has mencionado:

1. Fundamentos de Python

   • Variables, tipos de datos, operadores básicos
   • Estructuras de control (if, for, while)
   • Funciones y manejo de archivos
   • Listas, tuplas, diccionarios y conjuntos
   • Manejo de excepciones y bucles

2. Herencia y programación orientada a objetos

   • Clases y objetos, métodos, herencia

3. Programación funcional

   • Funciones anónimas (lambdas), comprensión de listas y diccionarios, map, reduce, filter

4. Gestión de paquetes y entorno virtual

   • Instalación y actualización de paquetes con pip
   • Entorno virtual para gestión de dependencias

5. Análisis de datos con Pandas

   • Series y DataFrames
   • Manejo de datos en forma tabular, limpieza y transformación de datos

6. Visualización de datos

   • Matplotlib, Seaborn para graficar datos
   • Creation of line plots, bar graphs, histograms, scatter plots, etc.

7. Ciencia de Datos con NumPy y SciPy

   • Números de alta precisión (Rational, Float)
   • Matrices y operaciones matemáticas
   • Integración, derivadas, soluciones de ecuaciones, álgebra lineal

8. Aprendizaje Automático con scikit-learn

   • Modelos de clasificación, regresión
   • Evaluación de modelos y técnicas de reducción de dimensionalidad

9. Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo con TensorFlow o PyTorch

   • Construcción y entrenamiento de modelos
   • Reconocimiento de patrones, clasificación y predicción

10. Análisis Estadístico y Probabilidad con StatsModels o SciPy

    • Distribuciones de probabilidad, pruebas estadísticas
    • Regresión lineal y logística, modelos de efectos múltiples

11. Big Data y Processamiento Paralelo con PySpark o Dask

    • Transformaciones, acciones y acciones por lotes (actions and action by stage)
    • Integración con Apache Spark o similar

12. Automatización de Tareas con Python

    • Uso de bibliotecas como schedule para tareas programadas
    • Integración con sistemas de cola y asincronía (Celery, RQ)

13. Trabajo con Audio y Medios con PyAudioAnalysis

    • Análisis de archivos de audio
    • Extracción de características y clasificación sonora

14. Manejo de Datos en Almacenes de Datos NoSQL como MongoDB o bases de datos SQL

    • Consultas y operaciones básicas
    • Integración con Python a través de módulos como pymongo o psycopg2

15. Desarrollo Web con Flask o Django

    • Creación de APIs web
    • Integración con front-end (React, Angular) si es relevante

16. Proyectos Prácticos y Casos de Estudio

    • Aplicación de las habilidades adquiridas en proyectos reales o análisis de datasets específicos

Este curso te llevará desde los fundamentos hasta técnicas avanzadas, con un enfoque práctico y aplicado. Cada tema puede ser una sección del curso, y podríamos incluir ejercicios y proyectos para reforzar el aprendizaje y asegurarnos de que entiendes cómo aplicar estas habilidades en situaciones reales.

Espero que este esquema te sea útil y te animen a embarcarte en este viaje educativo. Si tienes alguna pregunta específica o si hay un tema particular sobre el cual prefieras centrarse, no dudes en decírmelo. ¡Estamos aquí para guiarte y apoyarte a lo largo del camino!