Con este Máster Título Propio 100% online, potenciarás tu capacidad en el Desarrollo en Python para aplicar soluciones con precisión absoluta” 

El lenguaje de programación Python ha emergido como una herramienta esencial en diversas industrias debido a su versatilidad y eficiencia. Actualmente, es ampliamente utilizado en áreas como inteligencia artificial, análisis de datos, desarrollo web y automatización de procesos. Gracias a su sintaxis sencilla y clara, Python ha ganado popularidad tanto entre desarrolladores novatos como entre profesionales experimentados.  

En este contexto, TECH profundizará en el Desarrollo en Python mediante un novedoso plan de estudios el cual abordará la ejecución de programas para optimizar el rendimiento de las aplicaciones. Posteriormente, se trabajará en la programación orientada a objetos, facilitando la creación de software modular y reutilizable. Finalmente, se explorará el tratamiento de Big Data, lo que permitirá a los profesionales gestionar y analizar grandes volúmenes de información, mejorando la toma de decisiones. Este enfoque integral proporcionará herramientas clave para desenvolverse en entornos de desarrollo ágiles y dinámicos. 

A su vez, este programa universitario permitirá adquirir competencias técnicas avanzadas, capacitando a los egresados para abordar desafíos complejos en áreas de análisis de datos y programación. Además, al conocer herramientas como Python y Big Data, los profesionales estarán mejor posicionados para asumir roles clave en empresas que requieren habilidades para optimizar procesos y generar valor a través de la tecnología. De hecho, estas habilidades también proporcionarán una base sólida para desarrollarse en campos como la inteligencia artificial, el análisis predictivo y la automatización de tareas. 

Asimismo, la metodología de TECH Global University (España) está diseñada para adaptarse a las necesidades del mundo moderno, utilizando un enfoque 100% online, accesible las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y desde cualquier dispositivo con conexión a internet. Este modelo, basado en Relearning, permite una capacitación flexible y personalizada, lo que asegurará la asimilación de conceptos a través de la repetición y la práctica continua. Además, un prestigioso Director Invitado Internacional impartirá 10 exclusivas Masterclasses. 

Un reconocido Director Invitado Internacional ofrecerá 10 rigurosas Masterclasses acerca de las últimas tendencias en el Desarrollo en Python” 

Este Máster Título Propio en Desarrollo en Python contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son: 

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Desarrollo en Python 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que están concebidos recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras 
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

Obtendrás competencias avanzadas para trabajar con metodologías ágiles, control de versiones y herramientas colaborativas propias de entornos profesionales” 

Incluye en su cuadro docente a profesionales pertenecientes al ámbito del Desarrollo en Python, que vierten en este programa la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio. 

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará un estudio inmersivo programado para entrenarse ante situaciones reales. 

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el alumno deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, el profesional contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos. 

Dominarás las principales bibliotecas, frameworks y entornos de desarrollo asociados a Python en áreas como el desarrollo web” 

Manejarás las técnicas de big data más modernas para optimizar el análisis y la toma de decisiones estratégicas” 

Este exclusivo programa universitario ahondará en conceptos clave del Desarrollo en Python, comenzando con la ejecución eficiente de programas para mejorar el rendimiento de las aplicaciones. Además, se profundizará en la programación orientada a objetos, lo que permitirá la creación de software modular, reutilizable y fácil de mantener. A lo largo del itinerario, se abordará también el uso de strings, brindando herramientas para gestionar y manipular datos de manera más eficiente. Estas competencias, combinadas, capacitarán a los profesionales para desarrollar aplicaciones robustas y optimizadas, enfrentando con éxito los retos del entorno digital actual. 

Profundizarás en los últimos avances sobre el uso de strings, mejorando la gestión de datos en aplicaciones de desarrollo” 

Módulo 1. Programación en Python 

1.1. Creación y ejecución de programas en Python 

1.1.1. Configuración del entorno de desarrollo 
1.1.2. Ejecución de scripts en Python 
1.1.3. Herramientas de Desarrollo Integrado (IDEs) 

1.2. Datos en Python 

1.2.1. Tipos primitivos (int, float, str) 
1.2.2. Conversión y casting de tipos de datos en Python 
1.2.3. Inmutabilidad y almacenamiento de datos en Python 

1.3. Referencias a objetos en Python 

1.3.1. Referencias en memoria 
1.3.2. Identidad vs. igualdad 
1.3.3. Gestión de referencias y recolección de basura 

1.4. Datos de colección en Python 

1.4.1. Listas y operaciones comunes 
1.4.2. Tuplas y su inmutabilidad 
1.4.3. Diccionarios y acceso a datos 

1.5. Operaciones lógicas en Python 

1.5.1. Operadores booleanos 
1.5.2. Expresiones condicionales 
1.5.3. Short-Circuit Evaluation 

1.6. Operadores aritméticos en Python 

1.6.1. Operaciones aritméticas en Python 
1.6.2. Operadores de división 
1.6.3. Precedencia y asociatividad 

1.7. Entrada/salida en Python 

1.7.1. Lectura de datos desde la entrada estándar 
1.7.2. Escritura de datos a la salida estándar 
1.7.3. Manejo de archivos 

1.8. Creación y llamada de funciones en Python 

1.8.1. Sintaxis de funciones 
1.8.2. Parámetros y argumentos 
1.8.3. Valores de retorno y funciones anónimas 

1.9. Uso de strings en Python 

1.9.1. Manipulación y formateo de strings 
1.9.2. Métodos comunes de strings 
1.9.3. Interpolación y F - strings 

1.10. Gestión de errores y excepciones en Python 

1.10.1. Tipos comunes de excepciones 
1.10.2. Bloques try - except 
1.10.3. Creación de excepciones personalizadas 

Módulo 2. Datos Avanzados y Control del Flujo con Python 

2.1. Identificadores y palabras clave en Python 

2.1.1. Reglas para nombres de variables 
2.1.2. Palabras reservadas en Python 
2.1.3. Convenciones de nomenclatura 

2.2. Tipos integrales y booleanos en Python 

2.2.1. Tipos integrales 
2.2.2. Operaciones específicas de booleanos 
2.2.3. Conversiones y representaciones 

2.3. Tipos de punto flotante y números complejos en Python 

2.3.1. Precisión y representación 
2.3.2. Operaciones con punto flotante 
2.3.3. Uso de números complejos en cálculos 

2.4. Formateo de strings y codificaciones en Python 

2.4.1. Métodos avanzados de formateo 
2.4.2. Codificaciones Unicode y UTF - 8 
2.4.3. Trabajo con caracteres especiales 

2.5. Colecciones: tuplas, listas y diccionarios en Python 

2.5.1. Comparación y contraste entre tipos 
2.5.2. Métodos específicos de cada tipo 
2.5.3. Eficiencia y selección de tipo adecuado 

2.6. Sets y Frozen Sets en Python 

2.6.1. Creación y operaciones en Sets 
2.6.2. Frozen Sets 
2.6.3. Aplicaciones prácticas y rendimiento 

2.7. Iteración y copiado de colecciones en Python 

2.7.1. Bucles for y comprensiones de lista 
2.7.2. Copia superficial vs. profunda 
2.7.3. Iteradores y generadores 

2.8. Uso de funciones Lambda en Python 

2.8.1. Sintaxis y creación de funciones Lambda 
2.8.2. Aplicaciones en filtros y mapas 
2.8.3. Limitaciones y buenas prácticas 

2.9. Estructuras de control: Condicionales y bucles en Python 

2.9.1. Estructuras if - else y elif 
2.9.2. Bucles while y for 
2.9.3. Control de flujo con break, continue y else 

2.10. Funciones y métodos avanzados en Python 

2.10.1. Funciones recursivas 
2.10.2. Funciones de orden superior 
2.10.3. Decoradores de funciones 

Módulo 3. Programación Orientada a Objetos (POO) en Python 

3.1. Programación orientada a objetos (POO) en Python 

3.1.1. Clases y objetos 
3.1.2. Encapsulación y abstracción 
3.1.3. Programación orientada a objetos (POO)en Python 

3.2. Creación de clases y objetos en Python 

3.2.1. Clases en POO en Python 
3.2.2. Instanciación y métodos de inicialización 
3.2.3. Atributos y métodos 

3.3. Atributos y métodos en Python 

3.3.1. Atributos de instancia vs. Clase 
3.3.2. Métodos de instancia, clase y estáticos 
3.3.3. Encapsulación y ocultamiento de información 

3.4. Herencia y polimorfismo en Python 

3.4.1. Herencia simple y múltiple 
3.4.2. Sobreescritura y extensión de métodos 
3.4.3. Polimorfismo y Duck Typing 

3.5. Propiedades y acceso a atributos en Python 

3.5.1. Getters y Setters 
3.5.2. Decorador @property 
3.5.3. Control de acceso y validación 

3.6. Clases y colecciones personalizadas en Python 

3.6.1. Creación de tipos de colección 
3.6.2. Métodos especiales (__len__, __getitem_,) 
3.6.3. Iteradores personalizados 

3.7. Agregación y composición en clases en Python 

3.7.1. Relaciones entre clases 
3.7.2. Agregación vs composición 
3.7.3. Gestión del ciclo de vida de objetos 

3.8. Uso de decoradores en clases en Python 

3.8.1. Decoradores para métodos 
3.8.2. Decoradores de clases 
3.8.3. Aplicaciones y casos de uso 

3.9. Clases abstractas y métodos en Python 

3.9.1. Clases abstractas 
3.9.2. Métodos abstractos e implementación 
3.9.3. Uso de ABC (Abstract Base Class) 

3.10. Excepciones y manejo de errores en POO en Python 

3.10.1. Excepciones personalizadas en clases 
3.10.2. Manejo de excepciones en métodos 
3.10.3. Buenas prácticas en excepciones y POO 

Módulo 4. Desarrollo de Aplicaciones en Python 

4.1. Arquitectura de aplicaciones en Python 

4.1.1. Diseño de Software 
4.1.2. Patrones arquitectónicos comunes 
4.1.3. Evaluación de requerimientos y necesidades 

4.2. Diseño y modelado de aplicaciones en Python 

4.2.1. Uso de UML y diagramas 
4.2.2. Modelado de datos y flujo de información 
4.2.3. Principios SOLID y diseño modular 

4.3. Gestión de dependencias y librerías en Python 

4.3.1. Manejo de paquetes con Pip 
4.3.2. Uso de entornos virtuales 
4.3.3. Resolución de conflictos de dependencias 

4.4. Patrones de diseño en desarrollo en Python 

4.4.1. Patrones creacionales, estructurales y de comportamiento 
4.4.2. Aplicación práctica de patrones 
4.4.3. Refactorización y patrones 

4.5. Pruebas y Debugging en aplicaciones en Python 

4.5.1. Estrategias de Testing (Unitario, Integración) 
4.5.2. Uso de Frameworks de pruebas 
4.5.3. Técnicas de Debugging y herramientas 

4.6. Seguridad y autenticación en Python 

4.6.1. Seguridad en aplicaciones 
4.6.2. Implementación de autenticación y autorización 
4.6.3. Prevención de vulnerabilidades 

4.7. Optimización y rendimiento de aplicaciones en Python 

4.7.1. Análisis de rendimiento 
4.7.2. Técnicas de optimización de código 
4.7.3. Manejo eficiente de recursos y datos 

4.8. Despliegue y distribución de aplicaciones en Python 

4.8.1. Estrategias de despliegue 
4.8.2. Uso de contenedores y orquestadores 
4.8.3. Distribución y actualizaciones continuas 

4.9. Mantenimiento y actualización en Python 

4.9.1. Gestión del ciclo de vida del Software 
4.9.2. Estrategias de mantenimiento y refactorización 
4.9.3. Actualización y migración de sistemas 

4.10. Documentación y soporte técnico en Python 

4.10.1. Creación de documentación efectiva 
4.10.2. Herramientas para la documentación 
4.10.3. Estrategias de soporte y comunicación con usuarios 

Módulo 5. Desarrollo Web y Móvil con Python 

5.1. Desarrollo web con Python 

5.1.1. Estructura y componentes de una web 
5.1.2. Tecnologías en desarrollo web 
5.1.3. Tendencias en desarrollo web 

5.2. Frameworks web populares con Python 

5.2.1. Django, Flask y otras opciones 
5.2.2. Comparativa y selección de Frameworks 
5.2.3. Integración con Frontend 

5.3. Desarrollo Frontend: HTML, CSS y JavaScript con Python 

5.3.1. HTML y CSS 
5.3.2. JavaScript y manipulación del DOM 
5.3.3. Frameworks y librerías Frontend 

5.4. Backend y bases de datos con Python 

5.4.1. Desarrollo Backend con Python 
5.4.2. Gestión de bases de datos relacionales y no relacionales 
5.4.3. Integración Backend-Frontend 

5.5. APIs y servicios web con Python 

5.5.1. Diseño de APIs RESTful 
5.5.2. Implementación y documentación de APIs 
5.5.3. Consumo y seguridad en APIs 

5.6. Desarrollo móvil con Python 

5.6.1. Plataformas de desarrollo móvil (Nativas, Híbridas) 
5.6.2. Herramientas y entornos de desarrollo 
5.6.3. Adaptación de aplicaciones para dispositivos móviles 

5.7. Plataformas de desarrollo móvil con Python 

5.7.1. Android y IOS 
5.7.2. Frameworks para desarrollo cruzado 
5.7.3. Pruebas y Deployment en dispositivos móviles 

5.8. Diseño y UX en aplicaciones móviles con Python 

5.8.1. Diseño de interfaces móviles 
5.8.2. Usabilidad y experiencia de usuario con Python 
5.8.3. Herramientas de prototipado y diseño 

5.9. Pruebas y depuración en móviles con Python 

5.9.1. Estrategias de Testing en dispositivos móviles 
5.9.2. Herramientas de depuración y monitoreo 
5.9.3. Automatización de pruebas 

5.10. Publicación en tiendas de aplicaciones con Python 

5.10.1. Proceso de publicación en App Store y Google Play 
5.10.2. Cumplimiento y políticas de las aplicaciones 
5.10.3. Estrategias de Marketing y promoción 

Módulo 6. Interfaz y Experiencia de Usuario con Python 

6.1. Diseño de interfaz de usuario con Python 

6.1.1. Diseño UI con Python 
6.1.2. Interacción usuario - computadora con Python 
6.1.3. Diseño centrado en el usuario con Python 

6.2. Herramientas de diseño UI/UX con Python 

6.2.1. Software de diseño y prototipado 
6.2.2. Herramientas de colaboración y Feedback 
6.2.3. Integración de diseño en el proceso de desarrollo 

6.3. Diseño responsivo y adaptativo con Python 

6.3.1. Técnicas de diseño responsivo 
6.3.2. Adaptación a diferentes dispositivos y pantallas 
6.3.3. Testing y aseguramiento de la calidad 

6.4. Animaciones y transiciones con Python 

6.4.1. Creación de animaciones efectivas con Python 
6.4.2. Herramientas y librerías para animaciones 
6.4.3. Impacto en la UX y rendimiento 

6.5. Accesibilidad y usabilidad con Python 

6.5.1. Accesibilidad web 
6.5.2. Herramientas y técnicas de evaluación 
6.5.3. Implementación de mejores prácticas 

6.6. Prototipado y Wireframes con Python 

6.6.1. Creación de Wireframes y Mockups 
6.6.2. Herramientas de prototipado rápido 
6.6.3. Tests de usabilidad y Feedback 

6.7. Pruebas de usabilidad con Python 

6.7.1. Métodos y técnicas de testeo de usabilidad 
6.7.2. Análisis y mejoras basados en resultados 
6.7.3. Herramientas para pruebas de usabilidad 

6.8. Análisis de comportamiento del usuario con Python 

6.8.1. Técnicas de análisis y Tracking 
6.8.2. Interpretación de datos y métricas 
6.8.3. Mejora continua basada en datos 

6.9. Mejoras basadas en Feedback con Python 

6.9.1. Gestión y análisis de Feedback 
6.9.2. Ciclos de Feedback y mejora continua 
6.9.3. Estrategias para implementar cambios efectivos 

6.10. Tendencias futuras en UI/UX con Python 

6.10.1. Innovaciones y tendencias emergentes 
6.10.2. Impacto de nuevas tecnologías en UI/UX 
6.10.3. Preparación para el futuro del diseño 

Módulo 7. Procesamiento de Datos y Big Data con Python 

7.1. Uso de Python en datos 

7.1.1. Python en ciencia de datos y análisis 
7.1.2. Bibliotecas esenciales para datos 
7.1.3. Aplicaciones y ejemplos 

7.2. Configuración del entorno de desarrollo con Python 

7.2.1. Instalación de Python y herramientas 
7.2.2. Configuración de entornos virtuales 
7.2.3. Herramientas de Desarrollo Integrado (IDE) 

7.3. Variables, tipos de datos y operadores en Python 

7.3.1. Variables y tipos de datos primitivos 
7.3.2. Estructuras de datos 
7.3.3. Operadores aritméticos y lógicos 

7.4. Control de Flujo: Condicionales y bucles 

7.4.1. Estructuras de control condicionales (if, else, elif) 
7.4.2. Bucles (for, while) y control de flujo 
7.4.3. Comprensiones de lista y expresiones generadoras 

7.5. Funciones y modularidad con Python 

7.5.1. Uso de funciones 
7.5.2. Parámetros, argumentos y valores de retorno 
7.5.3. Modularidad y reutilización de código 

7.6. Manejo de errores y excepciones con Python 

7.6.1. errores y excepciones 
7.6.2. Manejo de excepciones con try-except 
7.6.3. Creación de excepciones personalizadas 

7.7. Herramienta IPython 

7.7.1. Herramienta IPython 
7.7.2. Uso de IPython para análisis de datos 
7.7.3. Diferencias con el intérprete estándar de Python 

7.8. Jupyter Notebooks 

7.8.1. Jupyter Notebooks 
7.8.2. Uso de cuadernos para análisis de datos 
7.8.3. Publicación de cuadernos Jupyter 

7.9. Mejores prácticas de codificación en Python 

7.9.1. Estilo y convenciones (PEP 8) 
7.9.2. Documentación y comentarios 
7.9.3. Estrategias de pruebas y depuración 

7.10. Recursos y comunidades de Python 

7.10.1. Recursos en línea y documentación 
7.10.2. Comunidades y foros 
7.10.3. Aprendizaje y actualización en Python 

Módulo 8. Estructuras de Datos y Funciones en Python 

8.1. Conjuntos en Python 

8.1.1. Operaciones y métodos 
8.1.2. Diferencias y aplicación práctica 
8.1.3. Iteración y comprensiones 

8.2. Diccionarios y su uso en Python 

8.2.1. Creación y manipulación de diccionarios 
8.2.2. Acceso y gestión de datos 
8.2.3. Patrones y técnicas avanzadas 

8.3. Comprensiones de listas y diccionarios en Python 

8.3.1. Sintaxis y ejemplos 
8.3.2. Eficiencia y legibilidad 
8.3.3. Aplicaciones prácticas 

8.4. Funciones en datos en Python 

8.4.1. Creación de funciones 
8.4.2. Ámbito y espacio de nombres 
8.4.3. Funciones anónimas y Lambda 

8.5. Argumentos de funciones y retorno de valores en Python 

8.5.1. Argumentos posicionales y nombrados 
8.5.2. Valores de retorno múltiples 
8.5.3. Argumentos variables y palabras clave 

8.6. Funciones Lambda y funciones de orden superior en Python 

8.6.1. Uso de funciones Lambda 
8.6.2. Funciones Map, Filter y Reduce 
8.6.3. Aplicaciones en procesamiento de datos 

8.7. Manejo de archivos en Python 

8.7.1. Lectura y escritura de archivos 
8.7.2. Manejo de archivos binarios y de texto 
8.7.3. Buenas prácticas y manejo de excepciones 

8.8. Lectura y escritura de archivos de texto y binarios en Python 

8.8.1. Formatos de archivo y codificación 
8.8.2. Manejo de archivos grandes 
8.8.3. Serialización y deserialización (JSON, pickle) 

8.9. Contextos y operaciones con archivos 

8.9.1. Uso del administrador de contexto (with) 
8.9.2. Técnicas de procesamiento de archivos 
8.9.3. Seguridad y manejo de errores 

8.10. Bibliotecas de modelado en Python 

8.10.1. Scikit - learn 
8.10.2. TensorFlow 
8.10.3. PyTorch 

Módulo 9. Manejo de Datos en Python con NumPy y Pandas 

9.1. Creación y manipulación de Arrays en NumPy 

9.1.1. NumPy 
9.1.2. Operaciones básicas con Arrays 
9.1.3. Manipulación y transformación de Arrays 

9.2. Operaciones vectorizadas con Arrays 

9.2.1. Vectorización 
9.2.2. Funciones universales (ufunc) 
9.2.3. Eficiencia y rendimiento 

9.3. Indexación y segmentación en NumPy 

9.3.1. Acceso a elementos y Slicing 
9.3.2. Indexación avanzada y booleana 
9.3.3. Reordenamiento y selección 

9.4. Pandas series y DataFrames 

9.4.1. Pandas 
9.4.2. Estructuras de datos en Pandas 
9.4.3. Manipulación de DataFrames 

9.5. Indexación y selección en Pandas 

9.5.1. Acceso a datos en series y DataFrames 
9.5.2. Métodos de selección y filtrado 
9.5.3. Uso de loc e iloc 

9.6. Operaciones con Pandas 

9.6.1. Operaciones aritméticas y alineación 
9.6.2. Funciones de agregación y estadísticas 
9.6.3. Transformaciones y aplicación de funciones 

9.7. Manejo de datos incompletos en Pandas 

9.7.1. Detección y manejo de valores nulos 
9.7.2. Llenado y eliminación de datos incompletos 
9.7.3. Estrategias para el manejo de datos incompletos 

9.8. Funciones y aplicaciones en Pandas 

9.8.1. Concatenación y fusión de datos 
9.8.2. Agrupación y agregación (groupby) 
9.8.3. Pivot Tables y Crosstabs 

9.9. Visualización con Matplotlib 

9.9.1. Matplotlib 
9.9.2. Creación de gráficos y personalización 
9.9.3. Integración con Pandas 

9.10. Personalización de gráficos en Matplotlib 

9.10.1. Estilos y configuraciones 
9.10.2. Gráficos avanzados (scatter, bar, etc.) 
9.10.3. Creación de visualizaciones complejas 

Módulo 10. Técnicas Avanzadas y Aplicaciones Prácticas en NumPy y Pandas 

10.1. Carga de datos desde diferentes fuentes 

10.1.1. Importación desde CSV, Excel y bases de datos 
10.1.2. Lectura de datos de APIs y web 
10.1.3. Estrategias de manejo de datos grandes 

10.2. Almacenamiento de datos en Python 

10.2.1. Exportación a diferentes formatos 
10.2.2. Eficiencia en almacenamiento 
10.2.3. Seguridad y privacidad de datos 

10.3. Estrategias de limpieza de datos en Python 

10.3.1. Identificación y corrección de inconsistencias 
10.3.2. Normalización y transformación de datos 
10.3.3. Automatización de procesos de limpieza 

10.4. Transformación avanzada de datos en Pandas 

10.4.1. Técnicas de manipulación y transformación 
10.4.2. Combinación y reestructuración de DataFrames 
10.4.3. Uso de expresiones regulares en Pandas 

10.5. Combinación de DataFrames en Pandas 

10.5.1. Merge, Join y concatenación 
10.5.2. Manejo de conflictos y claves 
10.5.3. Estrategias de combinación eficiente 

10.6. Transformación avanzada y pivotado de datos en Pandas 

10.6.1. Pivot y Melt 
10.6.2. Técnicas de Reshape y transposición 
10.6.3. Aplicaciones en análisis de datos 

10.7. Series temporales en Pandas 

10.7.1. Manejo de fechas y tiempos 
10.7.2. Resampling y Window Functions 
10.7.3. Análisis de tendencias y estacionalidad 

10.8. Manejo avanzado de índices en Pandas 

10.8.1. Índices multinivel y jerárquicos 
10.8.2. Selección y manipulación avanzada 
10.8.3. Optimización de consultas 

10.9. Estrategias de optimización de rendimiento 

10.9.1. Mejoras en velocidad y eficiencia 
10.9.2. Uso de Cython y Numba 
10.9.3. Paralelización y procesamiento distribuido 

10.10. Proyectos prácticos de manipulación de datos 

10.10.1. Desarrollo de ejemplos de uso reales 
10.10.2. Integración de técnicas de Python 
10.10.3. Estrategias para la solución de problemas de datos complejos 

Ponte al día en el pivotado de datos en Pandas, una técnica clave para reorganizar y analizar información de manera más eficiente en aplicaciones”