20 horas

1. Introducción a Python
   1.1. Historia y características de Python
   1.2. Instalación y configuración del entorno de desarrollo
   1.3. Primeros pasos con Python: variables, tipos de datos y operadores

2. Estructuras de Control
   2.1. Condicionales: if, else, elif
   2.2. Bucles: for, while
   2.3. Comprensión de listas

3. Funciones y Módulos
   3.1. Definición y uso de funciones
   3.2. Parámetros y retorno de valores
   3.3. Importación y uso de módulos

4. Estructuras de Datos
   4.1. Listas, tuplas, conjuntos y diccionarios
   4.2. Métodos y operaciones comunes

5. Manejo de Archivos
   5.1. Lectura y escritura de archivos
   5.2. Manejo de archivos CSV

6. Errores y Excepciones
   6.1. Tipos de errores
   6.2. Manejo de excepciones con try, except, finally

7. Proyecto Final del Módulo 1
   7.1. Desarrollo de un pequeño proyecto integrador

20 horas

1. Programación Orientada a Objetos (POO)
   1.1. Clases y objetos
   1.2. Herencia y polimorfismo
   1.3. Métodos y atributos

2. Bibliotecas Estándar y Externas
   2.1. Uso de bibliotecas estándar: math, datetime, os
   2.2. Introducción a bibliotecas externas: requests, beautifulsoup

3. Manipulación de Datos
   3.1. Uso de pandas para análisis de datos
   3.2. Visualización de datos con matplotlib y seaborn

4. Automatización de Tareas
   4.1. Scripts para automatización
   4.2. Uso de selenium para automatización web

5. Bases de Datos
   5.1. Conexión a bases de datos con sqlite3
   5.2. Operaciones CRUD

6. Testing y Debugging
   6.1. Pruebas unitarias con unittest
   6.2. Técnicas de debugging

7. Proyecto Final del Módulo 2
   7.1. Desarrollo de un proyecto integrador más complejo

20 horas

1. Programación Funcional
   1.1. Funciones lambda
   1.2. Map, filter y reduce

2. Manejo Avanzado de Archivos
   2.1. Archivos JSON y XML
   2.2. Manejo de archivos binarios

3. Redes y Concurrencia
   3.1. Sockets y programación de red
   3.2. Hilos y procesos

4. Desarrollo Web con Flask
   4.1. Introducción a Flask
   4.2. Creación de aplicaciones web simples

5. Introducción al Machine Learning
   5.1. Uso de scikit-learn
   5.2. Implementación de algoritmos básicos de clasificación y regresión

6. Aplicaciones de Inteligencia Artificial
   6.1. Conceptos básicos de IA
   6.2. Implementación de modelos de machine learning en proyectos reales
   6.3. Uso de bibliotecas como TensorFlow y Keras para proyectos de IA

7. Proyecto Final del Curso
   7.1. Desarrollo de un proyecto integrador avanzado que incluya aplicaciones de IA