Python

Lenguaje de programaci贸n

Python

Python es un lenguaje de programaci贸n libre, producido en paquetes, muy vers谩til, el cual tiene m煤ltiples aplicaciones y a la creaci贸n de gr谩ficos; tiene una curva de aprendizaje sencilla y posee una amplia comunidad cient铆fica a nivel mundial con la cual se puede compartir c贸digo y realizar modelaci贸n.聽

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Anaconda es una muy buena alternativa para descargar Python

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Caracter铆sticas de Python

Tipos de Objetos en Python

En Python, todo es un objeto, lo que significa que todos los datos son representados como objetos o instancias de una clase.

馃數 Tipos de Objetos en Python:

  1. Enteros (int): Son n煤meros enteros sin punto decimal.聽 Ejemplo, 1, 2, 3, -4, -5.

  2. N煤meros de punto flotante (float): Son n煤meros con decimales. Ejemplo, 2.0, 3.14, 1.5, -0.2.

  3. Cadenas de caracteres (str): Son secuencias de caracteres entre comillas simples o dobles. Ejemplo, 芦Hola禄, 芦Python禄, 芦123禄.

  4. Listas (list): Son colecciones ordenadas y modificables de elementos. Ejemplo, [1, 2, 3], [芦Hola禄, 芦Python禄], [1, 芦Hola禄, 2.0].

  5. Tuplas (tuple): Son colecciones ordenadas e inmutables de elementos. ejemplo, (1, 2, 3), (芦Hola禄, 芦Python禄), (1, 芦Hola禄, 2.0).

  6. Diccionarios (dict): Son colecciones de pares clave-valor no ordenadas y modificables. ejemplo, {芦nombre禄: 芦Juan禄, 芦edad禄: 25, 芦ciudad禄: 芦Madrid禄}.

  7. Conjuntos (set): Son colecciones no ordenadas y sin elementos duplicados.聽 ejemplo, {1, 2, 3}, {芦Hola禄, 芦Python禄, 2.0}.

  8. Booleanos (bool): Son valores verdadero o falso. En Python, los valores booleanos son True y False.

  9. NoneType (None): Es un objeto que representa la ausencia de valor. Se utiliza com煤nmente para inicializar variables o argumentos de funciones.

Mi primer script en Python

Aunque los t茅rminos 芦script禄 y 芦algoritmo禄 pueden parecer similares, son distintos en Python.

馃數 Un script en Python es un archivo de c贸digo fuente que contiene una serie de instrucciones que pueden ser ejecutadas por el int茅rprete de Python. Un script es un programa de computadora que se utiliza para automatizar tareas o realizar operaciones espec铆ficas en un sistema inform谩tico.

El Script se puede ejecutar en cualquier plataforma que tenga instalado el int茅rprete de Python.

馃數 Un Algoritmo es una serie de instrucciones que se utilizan para resolver un problema espec铆fico o realizar una tarea en particular.

En Python, los algoritmos se implementan mediante una secuencia de comandos l贸gicos escritos en c贸digo fuente.

Mi primera Funci贸n en Python

馃數 En Python, una funci贸n es un bloque de c贸digo que se puede reutilizar para realizar una tarea espec铆fica.

Las funciones en Python se utilizan para dividir el c贸digo en piezas m谩s peque帽as y manejables, lo que hace que el c贸digo sea m谩s f谩cil de leer, escribir y mantener.

馃數 La estructura b谩sica de una funci贸n en Python se compone de los siguientes elementos:

  1. La palabra clave 芦def禄: La palabra clave 芦def禄 se utiliza para definir una funci贸n en Python.

  2. El nombre de la funci贸n: A continuaci贸n de 芦def禄, se escribe el nombre de la funci贸n, el cual debe ser descriptivo y seguir las convenciones de nombrado de Python.

  3. Par谩metros: Los par谩metros son los valores que se pasan a la funci贸n cuando se llama. Los par谩metros son opcionales y se colocan dentro de los par茅ntesis despu茅s del nombre de la funci贸n.

  4. El cuerpo de la funci贸n: El cuerpo de la funci贸n contiene las instrucciones que se ejecutan cuando se llama a la funci贸n. El cuerpo de la funci贸n est谩 indentado y se escribe despu茅s de los par谩metros.

  5. Valor de retorno: La mayor铆a de las funciones en Python devuelven un valor como resultado. El valor de retorno es opcional y se especifica utilizando la palabra clave 芦return禄.

nombre_usuario = solicitar_nombre() print("隆Hola, " + nombre_usuario + "! Bienvenido.")

Algoritmos

脥ndice Masa Corporal – IMC

Calificaci贸n de origen DME – Nivel de Evidencia Cient铆fica聽

F贸rmula del Balthazar

Estad铆stica con Python

El an谩lisis estad铆stico es una de las 谩reas en las que Python se destaca, debido a la gran cantidad de bibliotecas y herramientas disponibles, las cuales permiten realizar an谩lisis descriptivo e inferencial.

An谩lisis Univariado – Bivariado – Multivariado

馃數 Los pasos para realizar el an谩lisis estad铆stico en Python:

  1. Importar las bibliotecas necesarias como NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn y SciPy.

  2. Preprocesar los datos: El preprocesamiento de datos implica limpiar, transformar y organizar los datos para que se puedan analizar. En esta etapa, se eliminan valores at铆picos (outliers), rellenan valores faltantes y transforman los datos.

  3. Realizar an谩lisis descriptivo: El an谩lisis descriptivo implica resumir y visualizar los datos para obtener una mejor comprensi贸n de su distribuci贸n y estad铆sticas b谩sicas. En Python, mediante tablas de frecuencia, histogramas, gr谩ficos de caja y bigotes, y gr谩ficos de dispersi贸n.

  4. Realizar an谩lisis inferencial: El an谩lisis inferencial implica hacer conclusiones acerca de una poblaci贸n en base a una muestra de datos. En Python, se utilizan herramientas como pruebas de hip贸tesis, intervalos de confianza y regresi贸n.

  5. Visualizar los resultados: Permite comunicar los resultados de manera clara y efectiva. Las bibliotecas Matplotlib y Seaborn se usan para crear gr谩ficos y visualizaciones que muestren los resultados del an谩lisis estad铆stico.

  6. Interpretar los resultados: Interpretar los resultados y hacer conclusiones acerca de los datos.聽

Curso Python Introducci贸n

Generalidades

Definiciones y conceptos

Software – Interfaz – Librer铆as

Ayuda

Gu铆a de estilo

Configuraci贸n

Descargar – Instalar
Paquetes – Librer铆as

Caracterizaci贸n de los datos

Tipos de datos
Estructuras de los datos

Fuente de datos

Gesti贸n directorios

Importar/exportar archivos

Calidad de los datos

Limpiar – Borrar聽

Datos perdidos – Missing – N/A

Transformaci贸n de los datos

Procesamiento de los datos

Generalidades de Python

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Tipos de operadores
Tipos de objetos
Fuente de datos
Calidad de los datos

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Representaci贸n Gr谩fica

Gr谩ficos Variables Categ贸ricas - Num茅ricas聽

Interpretaci贸n de la informaci贸n

Evaluaci贸n de la informaci贸n a partir de los objetivos planteados en la investigaci贸n

Comunicaci贸n de la informaci贸n

Visualizaci贸n de los datos

Estad铆stica con Python

La estad铆stica se clasifica en descriptiva e inferencial

Referencias bibliogr谩ficas Python

Libros de R