MEGAPACK DE PYTHON 1

🟩𝑷𝒀𝑻𝑯𝑶𝑵 𝑫𝑬𝑺𝑫𝑬 𝑷𝑹𝑰𝑵𝑪𝑰𝑷𝑰𝑨𝑵𝑻𝑬 𝑯𝑨𝑺𝑻𝑨 𝑵𝑰𝑽𝑬𝑳 𝑰𝑵𝑮𝑬𝑵𝑰𝑬𝑹𝑰́𝑨

- Dominarás Python, desde los conceptos básicos hasta niveles avanzados.
- Utilizarás la Programación Orientada a Objetos para mejorar la estructura y organización de tu código.
- Resolverás diversos ejemplos y ejercicios prácticos para afianzar tus conocimientos.
- Explorarás a fondo los tipos de datos en Python y cómo manipularlos usando bucles y condicionales.
- Aprenderás a identificar y manejar errores de manera eficiente en tus programas.
- Serás capaz de crear funciones personalizadas para automatizar y simplificar tareas.
🟩𝙄𝙉𝙏𝙀𝙇𝙄𝙂𝙀𝙉𝘾𝙄𝘼 𝘼𝙍𝙏𝙄𝙁𝙄𝘾𝙄𝘼𝙇 𝙔 𝘿𝙀𝙀𝙋 𝙇𝙀𝘼𝙍𝙉𝙄𝙉𝙂 𝙀𝙉 𝙋𝙔𝙏𝙃𝙊𝙉
- Los principios y algoritmos clave en Deep Learning e Inteligencia Artificial.
- La implementación de técnicas de Deep Learning e Inteligencia Artificial en casos prácticos reales.
- Herramientas especializadas como TensorFlow 2.0, Keras y Sklearn.
- Los conceptos esenciales de las Redes Neuronales Artificiales.
- La creación e integración de sistemas de Deep Learning e Inteligencia Artificial utilizando Python 3.
- Las bases matemáticas necesarias para entender las técnicas actuales y futuras en Deep Learning.
- La ejecución de algoritmos de Deep Learning en entornos tanto offline como online.
- El uso de Redes Neuronales Profundas para realizar predicciones y resolver problemas complejos.

🟩𝑪𝑶𝑴𝑰𝑬𝑵𝒁𝑨 𝑪𝑶𝑵 𝑷𝒀𝑻𝑯𝑶𝑵 𝑫𝑬𝑺𝑫𝑬 𝑪𝑬𝑹𝑶

- Dominarás la programación con Python.
- Conocerás los diferentes tipos de datos en Python.
- Identificarás los tipos de errores comunes en Python.
- Entenderás qué son las funciones y los paquetes en Python.
- Trabajarás con librerías especializadas como NumPy, Matplotlib y Pandas.
- Aprenderás a manipular listas, diccionarios, matrices y dataframes.

🟩𝑷𝑹𝑶𝑵𝑶́𝑺𝑻𝑰𝑪𝑶𝑺 𝑫𝑬 𝑺𝑬𝑹𝑰𝑬𝑺 𝑫𝑬 𝑻𝑰𝑬𝑴𝑷𝑶 𝑪𝑶𝑵 𝑷𝒀𝑻𝑯𝑶𝑵

- Python desde lo más básico (descarga e instalación): variables, sintaxis, funciones, iteraciones y secuencias.
- Primeros pasos con diversas bibliotecas de Python, con énfasis en Matplotlib y Statsmodels.
- Principios teóricos de varios modelos de pronóstico de series de tiempo, como medias móviles, descomposición estacional y S-ARIMA.
- Realización de la prueba de Dickey-Fuller Aumentada para evaluar la estacionariedad de una serie temporal.
- Identificación de los componentes y parámetros de los modelos S-ARIMA utilizando gráficos ACF y PACF.
- Evaluación y comparación de la calidad de los pronósticos utilizando AIC y RMSE.

🟩𝑫𝑶𝑴𝑰𝑵𝑨 𝑳𝑨 𝑨𝑼𝑻𝑶𝑴𝑨𝑻𝑰𝒁𝑨𝑪𝑰𝑶́𝑵 𝑾𝑬𝑩 𝑪𝑶𝑵 𝑷𝒀𝑻𝑯𝑶𝑵 𝒀 𝑺𝑬𝑳𝑬𝑵𝑰𝑼𝑴

- Familiarízate con la sintaxis básica y las estructuras de datos clave.
- Aprende desde la organización de tests hasta el manejo avanzado de excepciones.
- Automatización con Selenium: Domina la navegación web, manipulación de elementos y búsquedas avanzadas.
- Gestiona elementos como menús desplegables y valida cambios dinámicos en la interfaz.
- Garantiza la compatibilidad y el rendimiento en distintos navegadores.
- Implementa el modelo Page Object: Mejora la claridad y el mantenimiento de tus pruebas automatizadas.
- Integra pruebas en varios navegadores y crea reportes detallados con Allure.
- Aplica lo aprendido en un caso real para consolidar conocimientos.

🟩𝑪𝑼𝑹𝑺𝑶 𝑷𝒀𝑻𝑯𝑶𝑵 - 𝑴𝑨𝑵𝑬𝑱𝑶 𝑫𝑬 𝑫𝑨𝑻𝑶𝑺 𝑪𝑶𝑵 𝑷𝑨𝑵𝑫𝑨𝑺

- Habilidad para realizar análisis descriptivos y exploratorios de datos (EDA), utilizando técnicas de agrupación, agregación y resúmenes estadísticos.
- Manejo y transformación de datos de diversas fuentes (CSV, Excel, SQL) usando las estructuras de datos de Pandas, para modelos de Machine Learning.
- Creación de visualizaciones claras y efectivas con bibliotecas como Matplotlib y Seaborn, para detectar tendencias en los datos mediante gráficos y diagramas.
- Manipulación y análisis de grandes conjuntos de datos en investigación científica.
- Análisis de datos financieros y series temporales.

🟩𝑪𝑹𝑬𝑨𝑹 𝑯𝑬𝑹𝑹𝑨𝑴𝑰𝑬𝑵𝑻𝑨𝑺 𝑫𝑬 𝑷𝑬𝑵𝑻𝑬𝑺𝑻𝑰𝑵𝑮 𝑪𝑶𝑵 𝑷𝒀𝑻𝑯𝑶𝑵

🟩𝑨𝑷𝑰 𝑹𝑬𝑺𝑻 𝑪𝑶𝑵 𝑷𝒀𝑻𝑯𝑶𝑵 𝒀 𝑴𝒀𝑺𝑸𝑳

- API REST / Python
- Web Service / Uso de POSTMAN
- Creación de API de tipo GET / POST / GET según ID del Registro / PUT para actualizar registro / GET para obtener todos los registros y DELETE para eliminar un registro.

🟩𝑴𝑨𝑪𝑯𝑰𝑵𝑬 𝑳𝑬𝑨𝑹𝑵𝑰𝑵𝑮 𝑫𝑬 𝑨 𝑨 𝑳𝑨 𝒁 - 𝑹 𝒀 𝑷𝒀𝑻𝑯𝑶𝑵 𝑷𝑨𝑹𝑨 𝑫𝑨𝑻𝑨 𝑺𝑪𝑰𝑬𝑵𝑪𝑬

-Aprenderas a manejar ambos lenguajes para desarrollar soluciones avanzadas.
- Intuición en modelos de Machine Learning: Comprende los fundamentos y aplica los algoritmos más comunes con confianza.
- Realiza predicciones precisas: Desarrolla la habilidad de generar resultados fiables y acertados.
- Diseña análisis sofisticados: Crea estudios detallados y profesionales basados en datos.
- Construye modelos robustos y consistentes: Asegura que tus soluciones sean estables y escalables.
- Genera valor para tu negocio: Aplica Machine Learning para optimizar procesos y tomar mejores decisiones.
- Usos personales del Machine Learning: Descubre cómo aplicar técnicas para resolver problemas cotidianos.
- Domina áreas específicas: Explora temas avanzados como Reinforcement Learning, Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y Deep Learning.
- Técnicas avanzadas: Aprende métodos como la reducción de dimensionalidad para mejorar la eficiencia de tus modelos.
- Selecciona el modelo adecuado: Identifica qué algoritmo usar según el problema a resolver.
- Diseña una colección de soluciones de Machine Learning y aprende a integrarlas para resolver desafíos complejos.
- Incluye recursos prácticos: Accede a un libro oficial con preguntas comunes de estudiantes, ejemplos detallados y respuestas claras a tus dudas.

🟩𝑷𝒀𝑻𝑯𝑶𝑵 𝒀 𝑬𝑿𝑪𝑬𝑳: 𝑷𝑹𝑶𝑮𝑹𝑨𝑴𝑨𝑪𝑰𝑶́𝑵 𝒀 𝑨𝑵𝑨́𝑳𝑰𝑺𝑰𝑺 𝑫𝑬 𝑫𝑨𝑻𝑶𝑺

- Aprenderás a instalar Visual Studio.
- Integrarás Python con Excel para analizar datos y desarrollar cualquier tipo de programa.
- Te familiarizarás con el uso del módulo Pandas.
- Aprenderás a manejar el módulo Openpyxl.
- Harás un repaso de Python y Excel.
- Descubrirás las aplicaciones y ventajas de combinar Python con Excel.
- Aprenderás a leer archivos de Excel utilizando Python.
- Te enseñarán a crear tablas dinámicas en Excel.
Aprenderás a exportar tablas desde Excel.
- Trabajarás con filas y columnas de referencia en Excel.
- Aprenderás a escribir, usar ecuaciones y fórmulas en Excel mediante Python.
- Sabrás cómo generar gráficos en Excel usando Python.
- Te enseñarán a crear gráficos en Python utilizando datos de Excel.
- Automatizarás tareas / realizar análisis de datos combinados con Python y Excel.

🟩𝑷𝒀𝑻𝑯𝑶𝑵 𝑯𝑨𝑪𝑲𝑰𝑵𝑮: 𝑪𝑰𝑩𝑬𝑹𝑺𝑬𝑮𝑼𝑹𝑰𝑫𝑨𝑫 𝒀 𝑯𝑨𝑪𝑲𝑰𝑵𝑮 𝑬́𝑻𝑰𝑪𝑶

- Aprende a través de más de 50 casos prácticos basados en escenarios reales de entornos profesionales.
- Inicia desde cero y progresa hasta técnicas avanzadas de explotación, análisis y post-explotación enfocadas en Hacking Ético y Ciberseguridad.
- Implementa técnicas de IA para mejorar la eficiencia y efectividad de tus operaciones utilizando Python.
- Realiza análisis de redes, hosts y servicios utilizando herramientas como Python, Scapy, Nmap y métodos de priorización potenciados por IA.
- Diseña más de 50 proyectos prácticos que te prepararán para roles en Hacking Ético y Ciberseguridad.
- Desarrolla y ejecuta exploits, eleva privilegios y utiliza PyMetasploit para identificar y aprovechar fallos en sistemas y aplicaciones web.
- Investiga con OSINT y Python: Usa herramientas como Shodan para análisis de DNS, geolocalización de IPs y teléfonos, y extracción de metadatos.
- Aprende técnicas avanzadas como cracking de contraseñas de navegadores y redes WiFi, persistencia en sistemas y métodos de evasión.

🟩𝑷𝑹𝑶𝑮𝑹𝑨𝑴𝑨𝑪𝑰𝑶́𝑵 𝑬𝑵 𝑷𝒀𝑻𝑯𝑶𝑵 𝑷𝑨𝑹𝑨 𝑵𝑰𝑵̃𝑶𝑺 𝒀 𝑱𝑶́𝑽𝑬𝑵𝑬𝑺

- Conceptos básicos de programación / Fundamentos de programación / Programación por bloques / Estructuras condicionales / Estructuras de repetición / Programación Básica en Python / Asumir mayores desafíos en la programación.
Al avanzar por cada desafío el alumno irá desarrollando más su creatividad y lógica / Python 3
🟩𝑪𝑹𝑬𝑨 𝒀 𝑨𝑼𝑻𝑶𝑴𝑨𝑻𝑰𝒁𝑨 𝑹𝑬𝑷𝑶𝑹𝑻𝑬𝑺 𝑪𝑶𝑵 𝑷𝒀𝑻𝑯𝑶𝑵 𝑬𝑵 𝑾𝑶𝑹𝑫 𝒀 𝑬𝑿𝑪𝑬𝑳
- Introduccion a Python / Automatizar Reportes / Filtrado de datos / Lectura de Excel / Manipulacion de Word / Renderizar Plantillas / Generar Word / Crear Tablas / Colorear Celdas / Introduccion a Path
Crear Carpetas / Eliminar Carpetas / Extraer Zip / Reportes Excel
Crear Graficos / Enviar Mails.

🟩𝑷𝒀𝑻𝑯𝑶𝑵 𝑳𝑨𝑩 𝑪𝑶𝑵 𝑬𝑱𝑬𝑹𝑪𝑰𝑪𝑰𝑶𝑺 𝑷𝑹𝑨́𝑪𝑻𝑰𝑪𝑶𝑺

🟩𝑪𝑶𝑴𝑷𝑼𝑻𝑬𝑹 𝑽𝑰𝑺𝑰𝑶𝑵 𝒀 𝑴𝑨𝑪𝑯𝑰𝑵𝑬 𝑳𝑬𝑨𝑹𝑵𝑰𝑵𝑮 𝑪𝑶𝑵 𝑷𝒀𝑻𝑯𝑶𝑵

- Comprender los fundamentos del procesamiento de imágenes, su origen y sus limitaciones.
- Analizar cómo funcionan los clasificadores más comunes en Machine Learning y Deep Learning y su aplicación en el reconocimiento de objetos.
- Desarrollar proyectos prácticos enfocados en Computer Vision.
- Aplicar métodos de visualización de datos útiles en Data Science, tanto para baja como alta dimensionalidad.
- Identificar las diferencias clave entre el Machine Learning tradicional y el Deep Learning.
🟩𝑴𝑨𝑻𝑬𝑴𝑨́𝑻𝑰𝑪𝑨𝑺: 𝑫𝑬𝑺𝑫𝑬 𝑨𝑹𝑰𝑻𝑴𝑬́𝑻𝑰𝑪𝑨 𝑨 𝑪𝑨́𝑳𝑪𝑼𝑳𝑶 𝑪𝑶𝑵 𝑷𝒀𝑻𝑯𝑶𝑵
- Aprenderás a utilizar de manera básica el lenguaje de programación Python para realizar análisis numérico y algebraico.
- Dominarás la aritmética básica con la librería MATH, lo que te permitirá usar Python como una calculadora.
- Desarrollarás programas que te ayudarán a resolver problemas algebraicos, facilitando la solución de ecuaciones en tu proceso académico.
- Serás capaz de resolver derivadas e integrales con Python, obteniendo resultados simplificados para facilitar tus cálculos.

🟩𝑷𝒀𝑻𝑯𝑶𝑵 𝑬𝑵 𝑫𝑨𝑻𝑨 𝑺𝑪𝑰𝑬𝑵𝑪𝑬 𝒀 𝑴𝑨𝑪𝑯𝑰𝑵𝑬 𝑳𝑬𝑨𝑹𝑵𝑰𝑵𝑮

- Aplicarás técnicas de Data Science en proyectos que impliquen manipulación compleja de datos.
- Escribirás código en Python de manera fluida y confiada.
- Utilizarás Pandas para limpiar, transformar y analizar grandes volúmenes de datos.
- Dominarás NumPy para realizar operaciones matemáticas y estadísticas sobre grandes conjuntos de datos.
- Crearás visualizaciones impactantes y útiles con Matplotlib, Seaborn y Sci-kit Learn.
- Harás predicciones mediante algoritmos de Machine Learning.
- Emplearás TensorFlow para desarrollar redes neuronales y trabajar con Deep Learning.
- Desarrollarás competencias en el Análisis Exploratorio de Datos (EDA).
- Capaz de procesar grandes cantidades de datos y generar visualizaciones que ayuden a tus clientes a tomar decisiones informadas.

🟩𝑪𝑼𝑹𝑺𝑶 𝑨𝑽𝑨𝑵𝒁𝑨𝑫𝑶 𝑫𝑬 𝑬𝑺𝑻𝑨𝑫𝑰́𝑺𝑻𝑰𝑪𝑨 𝑩𝑨𝒀𝑬𝑺𝑰𝑨𝑵𝑨

- Enfoque bayesiano sobre el concepto de probabilidad.
- Teorema de Bayes y su aplicación.
- Diferencias entre probabilidad frecuentista y bayesiana.
- Pruebas A/B (A/B Testing) y su implementación.
- Métodos adecuados para abordar problemas prácticos según el contexto.
- Técnicas de muestreo y su aplicación.
- Estimación e inferencia dentro del marco bayesiano.
- Machine Learning desde una perspectiva bayesiana.
- Cómo comunicar resultados estadísticos de forma numérica y visual.
- Implementación de análisis y algoritmos en Python.
- Ejemplos prácticos con datos reales para aplicar Python.