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Clases
Lunes 3:30pm - 4:45pm
- Anaconda
- Introducción a Jupyter
- (Interfaz) Jupyter Lab vs Jupyter Notebooks
- Notebooks
- Integers
- Floats
- Strings
- Booleanos
- Operaciones entre objetos de estos tipos
- Metodos de objetos (. + “tab”)
- Formato de Strings
- Listas
- Tuplas
- Diccionarios
- Ejercicios
- Diccionarios
- Condicionales
- Funciones
- Ciclos (for y while)
- Loops de una linea
- Funciones recursivas
- Controles sobre Loops
- Documentación de Funciones
- Introducción a Pandas.
- Pandas DataFrame.
- Pandas Series.
- Indexación: Filas, Columnas.
- Operaciones con columnas.
- Estadísticas descriptivas.
- Borrar filas o columnas.
- Manejo de datos faltantes.
- Importación y exportación de datos.
- Union de bases de datos:
- Muestreos.
- Transformaciones de tipos de datos.
- Manejo de Fechas.
- Manejo de fechas
- Groupby
- Tablas pivote
- Matplotlib
- Circulares.
- Barras.
- Dispersión.
- Subgráficos.
- Gráficos de Pandas.
Clase 12
- Distribuciones y pruebas estadísticas con scipy.
- Statsmodels y Scikit-Learn.
- Modelos de Regresión Lineal.
- Modelos Logit y Probit.
- Diagramación automática de Excel.
- Generación de reportes.
- Diseño personalizado de resúmenes ejecutivos.
- Inclusión de gráficos.
- Inclusión de fórmulas.
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Reglas de Clase
Para iniciar la clase por favor tengan siempre : (frescos! el significado de todo esto lo discutimos en la primera clase)
- jupyter lab abierto (accedan a través de anaconda prompt).
- el notebook de la clase de día.
- el notebook de la solución de la clase del día (la cual ahora les enviaré previo a la clase).
- Los archivos necesarios para la clase descargadas en su ambiente de trabajo.
- El micrófono en mute.
- Cuando quieran preguntar algo espichen el botón de levantar la mano y yo les daré la palabra de inmediato.
- No tener la cámara activada (Debido a la virtualidad del curso, en la primera clase haremos una excepción. Esto es por cuestiones del ancho de banda del internet. )