Módulo 1: Introducción al Análisis de Sentimientos
Lección 1 - Fundamentos del Análisis de Sentimientos
Lección 2 - Aplicaciones del Análisis de Sentimientos en la ciencia de datos
Lección 3 - Principales desafíos del Análisis de Sentimientos en NLP

Módulo 2: Preprocesamiento de Texto para Análisis de Sentimientos
Lección 1 - Tokenización y eliminación de stopwords
Lección 2 - Normalización de texto: minúsculas, lematización y stemming
Lección 3 - Vectorización de texto: Bag of Words y TF-IDF

Módulo 3: Modelado para Análisis de Sentimientos
Lección 1 - Modelos clásicos de aprendizaje automático para el análisis de sentimientos
Lección 2 - Modelo de Análisis de Sentimientos con Redes Neuronales
Lección 3 - Evaluación de modelos de Análisis de Sentimientos: precisión y métricas de rendimiento

Módulo 4: Sentimiento en Texto en Tiempo Real
Lección 1 - Procesamiento de grandes volúmenes de texto en tiempo real
Lección 2 - Implementación de sistemas de Análisis de Sentimientos en tiempo real
Lección 3 - Casos de estudio y ejemplos prácticos de Análisis de Sentimientos en tiempo real

Módulo 5: Herramientas y recursos para Análisis de Sentimientos
Lección 1 - Bibliotecas de Python para Análisis de Sentimientos: NLTK, TextBlob, spaCy
Lección 2 - Plataformas y servicios para Análisis de Sentimientos en la nube
Lección 3 - Recursos adicionales para mejorar el Análisis de Sentimientos con NLP