Se presentarán los fundamentos de Python como lenguaje de programación, así como el entorno de trabajo necesario para desarrollar soluciones orientadas al análisis de datos. Se abordarán los conceptos básicos que permiten una comprensión funcional del lenguaje.

Se explicarán los principales formatos de intercambio de datos (JSON, XML, CSV) y las técnicas para obtener información desde la web mediante scraping o APIs. Además, se introducirá el uso de bases de datos orientadas a documentos como MongoDB y el paquete Pandas como herramienta esencial para el tratamiento de datos en Python.

Se abordarán las técnicas más comunes para filtrar, agrupar y depurar conjuntos de datos. Se trabajará la detección y corrección de errores como duplicados, valores perdidos o atípicos, y se desarrollará un análisis exploratorio inicial para comprender mejor la estructura y calidad de los datos disponibles.

Se estudiarán los principios de la visualización de datos, aprendiendo a elegir el tipo de gráfico más adecuado en función del objetivo analítico. Se emplearán librerías como Matplotlib y Seaborn para generar visualizaciones tanto básicas como avanzadas, incluyendo gráficos de líneas, barras, tartas y mapas.