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Commit f166d74

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fix(sesion10): Update exercise scenarios and prompts for clarity and relevance
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Subir la carpeta a su repositorio en GitHub cuando termine los retos
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1098-
1. Anita y Pepito llevan saliendo juntos por 4 semanas, cada vez que salen van a comer a una plaza de comidas. Ambos quieren saber que tan compatibles son viendo cuantos platos de comida tienen en común. A continuación tienes los platos de comida que ambos han ido pidiendo a los largo de sus citas:
1098+
1. Jane y Jhon llevan saliendo juntos por 4 semanas, cada vez que salen van a comer a un candy bar. Quieren saber que tan compatibles son viendo cuantos platos de comida tienen en común. A continuación tienes los postres que han ido pidiendo en cada salida:
1099+
10991100
```text
1100-
Anita: Sushi, Pizza, Tacos, Hamburguesa, Pasta, Alitas
1101-
Pepito: Pizza, Tacos, Ensalada, Pasta, Helado, Milanesa
1101+
Jane: Lemon Pie, Brownie, Tarta de Manzana, Helado de Chocolate, Flan
1102+
Jhon: Carrot Cake, Lemon Pie, Croissant de Chocolate, Tarta de Manzana, Pudding
1103+
```
1104+
1105+
```markdown
1106+
Si la cantidad de postres que tienen en común es mayor al 50%
1107+
entonces son compatibles, de lo contrario quieren replantear su relación
11021108
```
1103-
Si la cantidad platos de comida que tienen en comunes mayor a 50% entonces ambos seguirán saliendo
11041109

11051110
---
1106-
2. El dueño de un restaurante de comida Mexicana ha decidido comprar un restaurante de comida Italiana y abrir un nuevo restaurante de comida fusion. La apertura esta a la vuelta de la esquina y aun no hay podido actualizar el Menu, Ayuda a actualizar su menu de platos disponibles
1111+
2. El dueño de una tienda de ropa deportiva ha comprado ropa formal y quiere abrir una nueva tienda que combine ambos estilos.
1112+
Crea un conjunto con las prendas de ambos tipos con las listas de prendas
11071113

11081114
```python
1109-
menu_mexicano: "Tacos", "Enchiladas", "Guacamole", "Tamales"
1110-
menu_italiano: "Pizza", "Pasta", "Lasagna", "Tiramisú"
1115+
inventario_deportivo = ["Short", "Playera", "Sudadera", "Tenis", "Short", "Calcetines"]
1116+
inventario_formal = ["Saco", "Corbata", "Pantalón de vestir", "Zapatos", "Calcetines"]
11111117
```
11121118

11131119
---
1114-
3. Dos mochileros se encuentran en el Salar de Uyuni y se ponen a comparar la cantidad de lugares que han visitado
1120+
3. Tienes dos listas: clientes que compraron en la tienda física y clientes que compraron online.
11151121

1116-
Cada uno quiere saber en que parte del mundo ha estado el otro que el no haya visitado
11171122

11181123
```python
1119-
mochilero_a = {"París", "Londres", "Nueva York", "Tokio",
1120-
"Peru", "Chile", "Colombia", "Bolivia"}
1124+
tienda_fisica = ["Ana", "Luis", "Pedro", "María", "Juan"]
1125+
tienda_online = ["Pedro", "María", "Ana", "Carlos", "Laura"]
1126+
```
11211127

1122-
mochilero_b = {"Londres", "Roma", "Nueva York", "Sidney",
1123-
"Argentina","Brasil","Panama","Bolivia"}
1128+
```markdown
1129+
a. Quiénes compraron en ambos canales.
1130+
b. Quiénes compraron solo en la tienda física.
1131+
c. Quiénes compraron solo online.
11241132
```
11251133

11261134
---
1127-
4. Ahora quieren saber en que ciudades han estado ambos mochileros
1135+
1136+
4. Elimina los elementos de oficina repetidos de la cadena
1137+
1138+
```python
1139+
"📎📐📏✏️🖊️🖋️📎📌📏📇🗂️📁📌🗃️✏️📂🖇️"
1140+
```
11281141

11291142
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1143+
11301144
5. Convertir y ejecutar el archivo de la "sesion10.py" a un archivo en jupyter notebook
11311145

11321146
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