Este repositorio está diseñado para ayudarte a aprender los fundamentos de Python para la ciencia de datos, desde el manejo básico de listas hasta la creación y visualización de datos con herramientas como NumPy, pandas y Matplotlib.
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Introducción a Python:
- Aprende los conceptos básicos de Python, incluyendo variables, tipos de datos, operadores y estructuras de control.
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Manejo de Listas en Python:
- Explora cómo trabajar con listas en Python, incluyendo indexación, rebanado, y métodos útiles.
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NumPy para Operaciones Matemáticas:
- Descubre cómo utilizar NumPy, una poderosa biblioteca para operaciones matemáticas en Python. Aprende a crear matrices, realizar operaciones matriciales y funciones útiles para análisis de datos.
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Pandas para Manipulación de Datos:
- Domina pandas, una biblioteca de Python para análisis de datos. Aprende a crear DataFrames a partir de matrices en Python, realizar operaciones de limpieza y manipulación de datos, y realizar análisis básicos.
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Visualización de Datos con Matplotlib:
- Utiliza Matplotlib para crear visualizaciones impactantes a partir de los DataFrames creados con pandas. Aprende a crear gráficos de barras, gráficos de dispersión, gráficos circulares y más.
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Jupyter Notebooks:
- Encuentra ejemplos prácticos y tutoriales en forma de notebooks para una experiencia de aprendizaje interactiva.
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Referencias y Documentación:
- Enlaces a recursos adicionales, documentación oficial y tutoriales recomendados para ampliar tu conocimiento en Python y ciencia de datos.
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Videos Recomendados:
- Tutorial de Python para Ciencia de Datos por Rafa Gonzalez Gouveia: Serie de videos que complementan los conceptos aprendidos en este repositorio.
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