| TEMARIO | HORAS |
| 1. Python: Conceptos iniciales, lenguaje de programación como uso de variables, funciones, bucles, librerías. | 4 |
| 2. Introducción al Machine Learning y sus aplicaciones. | 2 |
| 3. Preparación y exploración de Datos: gráficos, matriz de correlaciones, detección y tratamiento de datos atípicos, manejo de datos faltantes, división de datos, normalización de variables. | 4 |
| 4. Modelos de regresión y de clasificación: KNN, Multiple Lineal Regression, Random Forest, Support Vector Machine y Artificial Neural Network. | 16 |
| 5. Evaluación y optimización de modelos: métricas de rendimiento, ajuste de hiperparametros, algoritmos de selección de características. | 6 |
| Total | 32 |