El curso está dividido en tres bloques y los objetivos de cada uno de los bloques se detallan a continuación.
Bloque I. Introducir los conceptos básicos de Python 3 y las librerías para manejar información, tales como Numpy (vectores), Matplotlib (visualización), Scipy (métodos numéricos) y Pandas (datos).
Bloque II. Centrado en introducir los conceptos básicos de optimización (single-objective y multi-objective) y su implementación en Python 3, mediante la librería DEAP.
Bloque III. Se centra en estudiar e implementar regresiones, clasificadores y clustering en Python 3, utilizando la librería SciKit-Learn.
Los requisitos que se solicitan para los participantes son de conocimientos básicos de programación, no necesariamente en Python, ya que se empezará desde el inicio con este lenguaje. Se empleará una metodología eminentemente práctica, y se proporcionará todo el software necesario para trabajar en Python con las librerías DEAP y SciKit-Learn. Se contempla la realización de pequeños ejercicios prácticos para cada uno de los módulos del curso.