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Curso de Python para la Ciencia de Datos

Este es un curso se realizó como parte de la 4ta Jornadas de Ingeniería Estadística de la UBB. El objetivo de este curso es entregar las herramientas esenciales para resolver problemas del area de Ciencia de Datos utilizando el lenguaje de programación Python.

  • Profesor: Rodrigo Salas, Dr. Ing.
  • Escuela de Ingeniería C. Biomédica, Universidad de Valparaíso
  • Centro de Investigación y Desarrollo en Ingeniería en Salud - CINGS
  • Instituto Milenio Intelligent Healthcare Engineering - iHEALTH

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Tabla de Contenidos

  1. Programación en Python [Clase 1]
  • Historia de Python
  • Instalación de Python
  • Variables, Expresiones, Sentencias en Python
  • Estructuras de Control
  • Estructuras de Datos
  • Funciones
  1. Análisis Exploratorio de datos con Python [Clase 2]
  • Toolbox para Ciencia de Datos
  • Manipulación de Datos con Python
  • Análisis Exploratorio de Datos
  1. Análisis Muldi-dimensional de datos con Python [Clase 3]
  • Análisis de Componentes Principales
  • Análisis de Clustering

Taller

Las actividades se realizarán utilizando los jupyter notebooks

Instructivo de Instalación.

  1. Taller 1 - Programación en Python
  2. Taller 2 - Análisis Exploratorio de Datos con Python
  3. Taller 3 - Análisis Multi-dimensional de datos con Python

Referencias

  • Bonvallet, Roberto (2013). Apuntes de programación. Editorial USM. ISBN 978-956-7051-67-0. [Libro]
  • Downey, Allen; Elkner, Jeffrey; Meyers, Chris. Aprenda a pensar como un programador con Python. Grean Tea Press, Wellesley, Massachusetts. [Libro]
  • Downey, Allen. Think Python. How to think as a Computer Scientist. Grean Tea Press, Wellesley, Massachusetts. [Libro]
  • Grus, Joel (2017). Data Science from Scratch: First Principles with Python. 2nd Edición. O'Reilly.
  • McKinney, Wes. Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. 2nd Edición. O'Reilly.
  • Levitin, Anany . Introducción al Análisis y Diseño de Algoritmos. 3era edición. Pearson

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Curso de Python

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