Skip to content

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

License

Notifications You must be signed in to change notification settings

ejdecena/Herramientas-Python

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

3b1432c · Oct 28, 2019

History

75 Commits
Sep 23, 2019
Oct 28, 2019
Sep 16, 2019
Oct 10, 2019
Oct 10, 2019
Oct 10, 2019
Oct 10, 2019
Oct 3, 2019
Oct 10, 2019
Sep 29, 2019
Sep 16, 2019
Oct 28, 2019
Oct 4, 2019

Repository files navigation

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.

Desarrollador.

Indice de contenido.

  • Numpy: Librería para el manejo y cálculo numérico de matrices y vectores.
  • Matplotlib: Librería para la visualización de datos en 2D y 3D.
  • Scipy: Librería que contiene distintos algoritmos de cálculo numérico y optimización.
  • Pandas: Librería para el procesamiento de datos.
  • Statsmodels: Librería para el análisis y cálculo numérico de funciones estadísticas.
  • Scikit Learn: 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:

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:

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, o reportando los problemas/bugs del repositorio por Issues.