Curso optativo para estudiantes de licenciatura en la División de Ciencias e Ingenierías de la Universidad de Guanajuato.

• GitHub

• Fundamentos de Python

  • Tipos de variables
  • Operadores (aritméticos y lógicos)
  • While/For loops
  • Funciones
  • Descarga/Lectura de datos (dat, txt, csv)
  • listas / arrays / dictionaries
  • map/filter/lambda

• Numpy

  • clase array
    • atributos
    • funciones generadoras
    • manupulación
      • operaciones
      • filtros y máscaras
      • opreracines matriciales
    • lectura y escritura de documentos

• Matplotlib

  • scatter
  • histograms
  • boxplots
  • multiple subplots
  • custom axes ...

• Pandas

  • Series

    • crear serie
    • acceder a los elementos por índice
    • atributos
    • operaciones
    • filtros

  • DataFrames

    • crear DataFrame
    • acceder a los elementos por índice (DateTime)
    • exploración de los datos
    • añadir y eliminar filas/columnas
    • operaciones y manipulación
    • filtros
    • lectura/escritura de archivos csv, JSON

  • Manipulación avanzada de DataFrames

    • eliminación de NaNs
    • apply
    • group by / agregaciones
    • merge/join
    • índices múltiples

  • Visualización de datos

  • Time series

• Seaborn

  • displot
  • jointplot
  • paiplot

• Búsqueda en la web (documentación, blogs, stackoverflow)

• Bases de datos

  • relacionales (SQL)
  • no relacionales (formato JSON)

• Exploración de datos

• Limpieza de los datos (acción sobre valores faltantes/incorrectos, recastear, eliminar/renombrar columnas, reshape, nueva indexacion, merging/joining)

• Análisis

  • estadística descriptiva
  • estadística inferencial / pruebas de hipótesis / visualización
    • Seaborn
    • Scipy (statsmodels)

• Aplicación de Modelos de aprendizaje automatizado

  • Scikit-learn
  • Regresion lineal
  • Regresion logistica
  • K-Nearest Neighbours
  • Support Vector Machine
  • K-Means Clustering
  • PCA
  • Decision Trees and Random Forests
  • Natural Language Processing