Roadmap del Curso​‌​‌​‌​​‍​‌​​​‌​‌‍​​‌‌‌​‌​‍​​‌‌​‌​​‍​‌‌​​‌​‌‍​​‌‌‌​​​‍​‌‌​​‌​​‍​​‌‌‌​​‌‍​‌‌​​​‌​‍​​‌‌​​​‌‍​‌‌​​​​‌‍​​‌‌​‌​‌‍​‌‌​​‌‌​‍​​‌‌​‌‌​‍​‌‌​​‌​‌‍​​‌‌​‌‌‌‍​‌‌​​​‌‌‍​​‌‌​​‌‌‍​‌‌​​‌​​‍​​‌‌‌​‌​‍​​‌‌​​‌​‍​​‌‌​​​​‍​​‌‌​​‌​‍​​‌‌​‌‌​‍​​‌‌​​​​‍​​‌‌​​‌​‍​​‌‌​​​‌‍​​‌‌​​‌‌‍​​‌‌‌​‌​‍​‌‌​​​‌‌‍​‌‌​​‌​​‍​​‌‌​‌​​‍​‌‌​​​​‌‍​​‌‌​​​‌‍​‌‌​​​‌​‍​​‌‌​​‌‌‍​​‌‌​‌‌​¶

Vision completa de todos los ejercicios, tecnologias y el plan de aprendizaje recomendado.​‌​‌​‌​​‍​‌​​​‌​‌‍​​‌‌‌​‌​‍​​‌‌​‌​​‍​‌‌​​‌​‌‍​​‌‌‌​​​‍​‌‌​​‌​​‍​​‌‌‌​​‌‍​‌‌​​​‌​‍​​‌‌​​​‌‍​‌‌​​​​‌‍​​‌‌​‌​‌‍​‌‌​​‌‌​‍​​‌‌​‌‌​‍​‌‌​​‌​‌‍​​‌‌​‌‌‌‍​‌‌​​​‌‌‍​​‌‌​​‌‌‍​‌‌​​‌​​‍​​‌‌‌​‌​‍​​‌‌​​‌​‍​​‌‌​​​​‍​​‌‌​​‌​‍​​‌‌​‌‌​‍​​‌‌​​​​‍​​‌‌​​‌​‍​​‌‌​​​‌‍​​‌‌​​‌‌‍​​‌‌‌​‌​‍​‌‌​​​‌‌‍​‌‌​​‌​​‍​​‌‌​‌​​‍​‌‌​​​​‌‍​​‌‌​​​‌‍​‌‌​​​‌​‍​​‌‌​​‌‌‍​​‌‌​‌‌​

Niveles de Aprendizaje¶

graph TD
    A[NIVEL 1: Fundamentos<br/>2-3 semanas] --> B[NIVEL 2: Escalando<br/>3-4 semanas]
    B --> C[NIVEL 3: Big Data Real<br/>4-5 semanas]
    C --> D[NIVEL 4: Visualizacion<br/>3-4 semanas]

    A1[SQLite<br/>Pandas<br/>Git/GitHub] --> A
    B1[Dask<br/>Parquet<br/>Optimizacion] --> B
    C1[PySpark<br/>SQL Avanzado<br/>Pipelines] --> C
    D1[Dashboards<br/>APIs<br/>Deploy] --> D

NIVEL 1: Fundamentos¶

Duracion: 2-3 semanas | Dificultad: 🟢 Basico

Objetivos¶

• Dominar las bases de datos relacionales con SQLite
• Aprender analisis de datos con Pandas
• Entender control de versiones con Git/GitHub

Tecnologias¶

Ejercicios¶

Ejercicio 01: Carga de Datos con SQLite¶

Que aprenderas:

• Cargar datos desde CSV a base de datos
• Queries SQL basicas (SELECT, WHERE, GROUP BY)
• Optimizacion con indices
• Exportar resultados

Habilidades:

• Cargar CSV en chunks
• Crear base de datos SQLite
• Ejecutar queries SQL
• Crear indices
• Exportar resultados a CSV

Ejercicio 02: Limpieza y Transformacion¶

Que aprenderas:

• Detectar y manejar valores nulos
• Identificar outliers
• Transformaciones de datos
• Validacion de tipos

NIVEL 2: Escalando¶

Duracion: 3-4 semanas | Dificultad: 🟡 Intermedio

Objetivos¶

• Procesar datos mas grandes que tu RAM
• Entender procesamiento paralelo
• Optimizar rendimiento

Tecnologias¶

Ejercicios¶

Ejercicio 03: Procesamiento con Parquet y Dask¶

Que aprenderas:

• Por que Parquet es mejor que CSV
• Procesamiento paralelo con Dask
• Lazy evaluation
• Optimizacion de memoria

Comparativa de Formatos:

NIVEL 3: Big Data Real¶

Duracion: 4-5 semanas | Dificultad: 🔴 Avanzado

Objetivos¶

• Dominar procesamiento distribuido
• Trabajar con datos masivos (>100GB)
• Construir pipelines de produccion

Tecnologias¶

Ejercicios¶

Ejercicio 04: Queries Complejas con PySpark¶

Que aprenderas:

• Introduccion a Spark
• DataFrames distribuidos
• SQL en Spark
• Joins de multiples fuentes
• Particionamiento de datos

Ejercicio 06: Pipeline ETL Completo¶

Arquitectura del Pipeline:

graph LR
    A[CSV 100GB] -->|Extract| B[Dask]
    B -->|Transform| C[PySpark]
    C -->|Load| D[Parquet 10GB]
    D -->|Serve| E[API Flask]
    E -->|Visualize| F[Dashboard]

NIVEL 4: Visualizacion y Deploy¶

Duracion: 3-4 semanas | Dificultad: 🔴 Avanzado

Objetivos¶

• Crear dashboards profesionales
• Servir datos via API
• Deploy a produccion

Tecnologias¶

Ejercicios¶

Ejercicio 05: Dashboard Interactivo¶

Funcionalidades:

• Visualizacion de 10M+ registros
• Filtros dinamicos por fecha/hora
• Mapas de calor
• Analisis de tendencias

Tech Stack:

Frontend: HTML + Bootstrap + Chart.js
Backend:  Flask + Pandas/Dask
Data:     SQLite/Parquet
Deploy:   Docker

Plan de Estudio Recomendado¶

Para Principiantes (10-12 semanas)¶

gantt
    title Plan de Estudio - Principiantes
    dateFormat YYYY-MM-DD
    section Fundamentos
    Ejercicio 01           :2024-01-01, 1w
    Ejercicio 02           :2024-01-08, 1w
    Practica Fundamentos   :2024-01-15, 1w
    section Escalando
    Ejercicio 03           :2024-01-22, 2w
    Proyecto Personal      :2024-02-05, 1w
    section Big Data
    Ejercicio 04           :2024-02-12, 2w
    Ejercicio 06           :2024-02-26, 2w
    section Visualizacion
    Ejercicio 05           :2024-03-11, 2w

Dedicacion: 10-15 horas/semana

Para Intermedios (6-8 semanas)¶

Dedicacion: 8-10 horas/semana

Para Avanzados (4-5 semanas)¶

Dedicacion: 5-8 horas/semana

Tecnologias por Ejercicio¶

Comparativa de Tecnologias¶

Cuando usar cada herramienta?¶

graph TD
    A[Tienes datos?] --> B{Cuanto pesa?}
    B -->|< 5GB| C[Pandas]
    B -->|5-100GB| D[Dask]
    B -->|> 100GB| E[PySpark]

    C --> F{Necesitas BD?}
    D --> F
    E --> F

    F -->|Si, local| G[SQLite]
    F -->|Si, produccion| H[PostgreSQL/MySQL]
    F -->|No| I[Parquet]

Tabla Comparativa¶

Certificacion y Evaluacion¶

Para Alumnos del Curso Presencial¶

• Certificado de 230 horas
• Evaluacion automatica via PROMPTS.md
• Proyecto final integrador
• Soporte directo del instructor

Para Autodidactas¶

• Portfolio de proyectos en GitHub
• Codigo revisable por empleadores
• Experiencia con datos reales
• Aprendizaje a tu ritmo

Recursos Adicionales¶

Documentacion Oficial¶

• Pandas Documentation
• Dask Documentation
• PySpark Documentation
• SQLite Tutorial

Cursos Complementarios¶

• Python for Data Science
• Big Data with Spark
• SQL for Data Science

Comunidades¶

• r/datascience
• Stack Overflow - pandas
• Dask Discourse

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Proximos Pasos¶

Ahora que conoces el roadmap completo:

1. Instalar Herramientas - Si aun no las tienes
2. Tu Primer Ejercicio - Empezar a practicar
3. Fork y Clone - Configurar tu entorno de trabajo