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Programación para Ciencia de Datos

Francisco Pineda Hernández - 3AM1

REVISION Parcial1

Muy bien, SALUDOS!

Resumen

Este repositorio contiene mis notas personales, ejercicios y asignaciones de programación relacionadas con el curso de Programación para Ciencia de Datos, parte del Programa de Licenciatura en Ciencia de Datos en el Instituto Politécnico Nacional (IPN). El curso enfatiza el uso de la programación en Python para el manejo de datos, análisis estadístico y técnicas de modelado. Todo el material es con fines académicos y refleja mi trayecto a lo largo de esta clase.

Contenidos

  • Scripts en Python: Diversos programas escritos en Python, incluyendo manipulación de datos, métodos estadísticos y uso de recursos especializados como Numpy, Pandas, MatPlotlib, étc.
  • Ejercicios de Práctica: Tareas diseñadas para mejorar la comprensión de la programación en Python, estructuras de datos y la aplicación de técnicas estadísticas.
  • Notas: Notas personales sobre temas clave, como el análisis exploratorio de datos, distribuciones de probabilidad, pruebas de hipótesis y reducción de dimensionalidad.
  • Proyectos: Proyectos más grandes enfocados en la integración de conceptos del curso, desde la programación básica en Python hasta el modelado estadístico avanzado y el machine learning.

Temas del Curso

El curso cubre habilidades esenciales de programación y análisis de datos, incluyendo:

  • Programación en Python: Fundamentos de Python, estructuras de control, manejo de datos con librerías como NumPy y Pandas, y operaciones con archivos.
  • Análisis Exploratorio de Datos (EDA): Técnicas como estadísticas descriptivas, análisis de regresión y distribuciones de probabilidad.
  • Técnicas de Modelado: Reducción de dimensionalidad, métodos de clustering y modelos predictivos usando librerías como scikit-learn.

¿Por qué este Repositorio?

Este repositorio sirve como mi portafolio académico para el curso. Documenta el progreso que he hecho en el aprendizaje de la programación en Python y su aplicación para resolver problemas de ciencia de datos. Los ejercicios y proyectos ayudan a reforzar los conceptos básicos, proporcionando una base sólida para futuras aplicaciones en ciencia de datos.

Uso

Los materiales en este repositorio están destinados para uso personal y educativo. Siéntete libre de explorar y utilizar el contenido con fines de aprendizaje, pero por favor da el crédito adecuado donde corresponda.

Acerca de

  • Institución: Instituto Politécnico Nacional (IPN)
  • Unidad Académica: Escuela Superior de Cómputo (ESCOM)
  • Programa: Licenciatura en Ciencia de Datos
  • Curso: Programación para Ciencia de Datos
  • Semestre: III