https://github.com/ejdecena/herramientas-python

Herramientas fundamentales de Python para Cálculo Numérico y Ciencia de Datos.
https://github.com/ejdecena/herramientas-python

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Herramientas fundamentales de Python para Cálculo Numérico y Ciencia de Datos.

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/ejdecena/herramientas-python
• Owner: ejdecena
• License: mit
• Created: 2019-09-16T10:35:45.000Z (over 5 years ago)
• Default Branch: master
• Last Pushed: 2022-06-21T22:49:22.000Z (over 2 years ago)
• Last Synced: 2023-03-05T11:03:08.681Z (almost 2 years ago)
• Topics: calculo-numerico, ciencia-de-datos, data-science, datascience, herramientas-python, ipynb, jupyter, jupyter-notebook, lenguaje-python, matplotlib, matplotlib-tutorial, metodos-numericos, numpy-tutorial, pandas-tutorial, python3, scikit-learn, scikitlearn-machine-learning, scipy, statsmodels
• Language: Jupyter Notebook
• Homepage:
• Size: 9.2 MB
• Stars: 2
• Watchers: 3
• Forks: 1
• Open Issues: 1
• Metadata Files:
  • Readme: README.md
  • Contributing: CONTRIBUTING.md
  • License: LICENSE

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README

        


    



# Herramientas Python.

*Herramientas Python* es un conjunto de notebooks de aprendizaje sobre las librerías fundamentales para los cursos de *Cálculo Numérico* y *Ciencia de Datos* en [*Python*](https://www.python.org).

  

## Desarrollador.

* [Ing. Edgard Decena.](mailto:[email protected])

## Indice de contenido.

* [**Numpy**](01_numpy.ipynb): Librería para el manejo y cálculo numérico de matrices y vectores.

* [**Matplotlib**](02_matplotlib.ipynb): Librería para la visualización de datos en 2D y 3D.

* [**Scipy**](03_scipy.ipynb): Librería que contiene distintos algoritmos de cálculo numérico y optimización.

* [**Pandas**](04_pandas.ipynb): Librería para el procesamiento de datos.

* [**Statsmodels**](05_statsmodels.ipynb): Librería para el análisis y cálculo numérico de funciones estadísticas.

* [**Scikit Learn**](06_scikit_learn.ipynb): Librería para el desarrollo de modelos de *Aprendizaje Automático*.

## Dependencias.

Este proyecto requiere la instalación de las siguientes dependencias externas:

* *Jupyter 1.0.0* (`$ pip install jupyter`)

* *Numpy 1.16.4* (`$ pip install numpy`)

* *Matplotlib 3.0.3* (`$ pip install matplotlib`)

* *Seaborn 0.9.0* (`$ pip install seaborn`)

* *Scipy 1.3.0* (`$ pip install scipy`)

* *Xlrd 1.2.0* (`$ pip install xlrd`)

* *Pandas 0.24.2* (`$ pip install pandas`)

* *Statsmodels 0.10.0* (`$ pip install statsmodels`)

* *Scikit Learn 0.21.2* (`$ pip install scikit-learn`)

Estas dependencias pueden instalarse por separado siguiendo las instrucciones propias en cada notebook, o pueden instalarse todas mediante la ejecución de una única instrucción en la terminal:

```bash

pip install -r requirements.txt

```

## TO DO (por hacer).

Este repositorio es un **trabajo en progreso**, por lo que aún están pendientes por hacer las siguientes tareas:

* Completar los notebooks:

    - [Scipy](03_scipy.ipynb).

    - [Statsmodels](05_statsmodels.ipynb).

    - [Scikit Learn](06_scikit_learn.ipynb).

* Incorporar guías en PDF que complementen los notebooks.

## Contribuciones.

Este repositorio es de *código abierto*; lo que significa que cualquier persona interesada puede contribuir en él. Todas las contribuciones serán bienvenidas, incluyendo:

* Correcciones ortográficas.

* Nuevas figuras.

* Correcciones en el código *Python*, incluídas mejoras de estilo.

* Mejores ejemplos.

* Mejores explicaciones. 

* Correcciones de errores conceptuales.

La forma de contribuir es vía la interfaz web de *GitHub*, mediante peticiones de [*Pull requests*](https://github.com/ejdecena/herramientas_python/pulls), o reportando los problemas/bugs del repositorio por [*Issues*](https://github.com/ejdecena/herramientas_python/issues).