{"id":18106857,"url":"https://github.com/pinedah/escom_programacionlcd","last_synced_at":"2026-02-02T05:06:25.134Z","repository":{"id":258460386,"uuid":"873019905","full_name":"Pinedah/ESCOM_ProgramacionLCD","owner":"Pinedah","description":"Programación para la Ciencia de Datos - 3AM1 2024","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2024-10-18T16:54:22.000Z","size":1613,"stargazers_count":0,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":2,"default_branch":"main","last_synced_at":"2024-12-19T14:49:51.905Z","etag":null,"topics":["college","data-science","escom","jupyter-notebook","python"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"","language":"Python","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":null,"status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/Pinedah.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":null,"code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null}},"created_at":"2024-10-15T13:25:03.000Z","updated_at":"2024-10-18T16:54:25.000Z","dependencies_parsed_at":"2024-10-21T12:03:28.768Z","dependency_job_id":null,"html_url":"https://github.com/Pinedah/ESCOM_ProgramacionLCD","commit_stats":null,"previous_names":["pinedah/escom_programacionlcd"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Pinedah%2FESCOM_ProgramacionLCD","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Pinedah%2FESCOM_ProgramacionLCD/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Pinedah%2FESCOM_ProgramacionLCD/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Pinedah%2FESCOM_ProgramacionLCD/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/Pinedah","download_url":"https://codeload.github.com/Pinedah/ESCOM_ProgramacionLCD/tar.gz/refs/heads/main","host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":238470924,"owners_count":19477943,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2022-07-04T15:15:14.044Z","host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["college","data-science","escom","jupyter-notebook","python"],"created_at":"2024-10-31T23:08:15.250Z","updated_at":"2026-02-02T05:06:25.107Z","avatar_url":"https://github.com/Pinedah.png","language":"Python","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# Programación para Ciencia de Datos\n### Francisco Pineda Hernández - 3AM1\n\n## REVISION Parcial1\n\nMuy bien, SALUDOS!\n\n## Resumen\n\nEste 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.\n\n## Contenidos\n\n- **Scripts en Python:** Diversos programas escritos en Python, incluyendo manipulación de datos, métodos estadísticos y uso de recursos especializados como Numpy, Pandas, MatPlotlib, étc.\n- **Ejercicios de Práctica:** Tareas diseñadas para mejorar la comprensión de la programación en Python, estructuras de datos y la aplicación de técnicas estadísticas.\n- **Notas:** Notas personales sobre temas clave, como el análisis exploratorio de datos, distribuciones de probabilidad, pruebas de hipótesis y reducción de dimensionalidad.\n- **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.\n\n## Temas del Curso\n\nEl curso cubre habilidades esenciales de programación y análisis de datos, incluyendo:\n- **Programación en Python:** Fundamentos de Python, estructuras de control, manejo de datos con librerías como NumPy y Pandas, y operaciones con archivos.\n- **Análisis Exploratorio de Datos (EDA):** Técnicas como estadísticas descriptivas, análisis de regresión y distribuciones de probabilidad.\n- **Técnicas de Modelado:** Reducción de dimensionalidad, métodos de clustering y modelos predictivos usando librerías como scikit-learn.\n\n## ¿Por qué este Repositorio?\n\nEste 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.\n\n## Uso\n\nLos 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.\n\n## Acerca de\n\n- **Institución:** Instituto Politécnico Nacional (IPN)\n- **Unidad Académica:** Escuela Superior de Cómputo (ESCOM)\n- **Programa:** Licenciatura en Ciencia de Datos\n- **Curso:** Programación para Ciencia de Datos\n- **Semestre:** III\n\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fpinedah%2Fescom_programacionlcd","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fpinedah%2Fescom_programacionlcd","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fpinedah%2Fescom_programacionlcd/lists"}