MicroDatosIA - Microcredencial en IA con Python para Ciencia y Tecnología (I & II)

📚 Resumen del Programa

Este repositorio contiene el material completo para la Microcredencial en Programación Orientada a la Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial en Ingeniería. El curso está diseñado para proporcionar una base sólida en programación Python aplicada a problemas de ingeniería, ciencia de datos e inteligencia artificial.

🎯 Competencias Desarrolladas

• Aprendizaje autónomo - Capacidad de aprender y adaptarse a nuevas tecnologías
• Programación en Python - Dominio del lenguaje y sus librerías principales
• Interpretación de datos - Análisis crítico y extracción de insights
• Visualización de datos - Comunicación efectiva a través de gráficos
• Resolución de problemas de ingeniería - Aplicación práctica de herramientas de datos

🚀 Cómo Empezar

1. Prerrequisitos: Conocimientos básicos de matemáticas y lógica
2. Configuración: Instalar Python 3.11+ y Jupyter Notebook
3. Orden recomendado: Seguir la numeración de las carpetas (01 → 02 → 03 → 04 → etc)
4. Cada módulo contiene su propio README con instrucciones específicas

🛠️ Herramientas Utilizadas

• Python 3.11+
• Jupyter Notebook
• Pandas - Manipulación de datos
• Matplotlib/Seaborn - Visualización
• NumPy - Computación numérica
• Scikit-learn - Machine Learning
• Visual Studio Code - Entorno de desarrollo

🎓 Objetivos de Aprendizaje

Al completar este curso, serás capaz de:

• ✅ Comprender los fundamentos de la ciencia de datos y la IA para resolver problemas de ingeniería
• ✅ Familiarizarte con el entorno de desarrollo Visual Studio Code
• ✅ Implementar buenas prácticas de codificación en Python
• ✅ Estructurar problemas de ingeniería desde una perspectiva de ciencia de datos
• ✅ Adquirir habilidades para la limpieza, procesamiento y visualización de datos
• ✅ Integrar herramientas de IA en el proceso de programación para aumentar la eficiencia

📝 Contenidos Específicos

• Cómo abordar problemas de ingeniería utilizando herramientas y técnicas de análisis de datos
• Desarrollo de habilidades en programación con Python aplicando buenas prácticas
• Instalación y uso del entorno Visual Studio Code para Python
• Programación con Python en entornos interactivos como Jupyter Notebook
• Incorporación de herramientas de IA como GitHub Copilot en el proceso de programación
• Limpieza, procesamiento y visualización de datos con Python y VS Code

🤝 Contribuciones

Este material está diseñado para ser un recurso educativo abierto. Las contribuciones y mejoras son bienvenidas.

📄 Licencia

Ver el archivo LICENSE para más detalles.