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FelixUcTech/Py-Data-Analysis

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Notas y Ejemplos

Este repositorio está diseñado para quienes están iniciando en el desarrollo de habilidades relacionadas con la manipulación y visualización de datos utilizando Python de manera profesional. Su objetivo principal es ayudar a desarrollar competencias en el ámbito de Data Science and IA.

Contenido del Repositorio

A01. PyDS (Python Para Ciencia de Datos)

Este bloque está orientado a la ciencia de datos, con un enfoque principal en Google Colab como entorno de desarrollo (Jupyter Notebook). Todas las notas relacionadas con este bloque se encuentran en el archivo README.md dentro de la carpeta A01. Parte de la orientación hacia la compresión de las más relevantes herramientas de numpy, pandas y matplotlib. Sí tus bases son solidad en este apartado puedes no dedicarle mucho tiempo pero son utiles para repasar.

A02. EDA (Análisis Exploratorio de Datos)

Pendiente resumen

A03. Pro DS Env Setup (Professional Data Science Environment Setup)

Pendiente resumen

A04. MDS (Missing-Data-Strategies)

Pendiente resumen

A05. Data Imputation Techniques

Pendiente resumen


Contribuciones

Cualquier aportación, duda, crítica o contribución será bienvenida. Me sentiré honrado de revisarla e interactuar para incluir información de referencia que sea de utilidad para seguir aprendiendo.


¡Gracias a toda la comunidad por su apoyo!

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