Análisis y visualización de datos usando Python

By Alejandra Gonzalez-Beltran, April Wright, chekos, Christopher Erdmann, Enric Escorsa O'Callaghan, Erin Becker, Fernando Garcia, Hely Salgado, Juan Martín Barrios, Juan M. Barrios, Katrin Leinweber, Laura Angelone, Leonardo Ulises Spairani, LUS24, Maxim Belkin, Miguel González, monialo2000, Nicolás Palopoli, Nohemi Huanca Nunez, Paula Andrea Martinez, Raniere Silva, Rayna Harris, rzayas, Sarah Brown, Silvana Pereyra, Spencer Harris, Stephan Druskat, Trevor Keller, Wilson Lozano.
Jan 1, 0001

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Analysis Data Education Jupyter Notebooks Open Scholarship Tools and Technologies Python Reproducibility Research Data Management Tools Researchers

Abstract

Python es un lenguaje de programación general que es útil para escribir scripts para trabajar con datos de manera efectiva y reproducible. Esta es una introducción a Python diseñada para participantes sin experiencia en programación. Estas lecciones pueden enseñarse en un día (~ 6 horas). Las lecciones empiezan con información básica sobre la sintaxis de Python, la interface de Jupyter Notebook, y continúan con cómo importar archivos CSV, usando el paquete Pandas para trabajar con DataFrames, cómo calcular la información resumen de un DataFrame, y una breve introducción en cómo crear visualizaciones. La última lección demuestra cómo trabajar con bases de datos directamente desde Python. Nota: los datos no han sido traducidos de la versión original en inglés, por lo que los nombres de variables se mantienen en inglés y los números de cada observación usan la sintaxis de habla inglesa (coma separador de miles y punto separador de decimales).

Link to resource: https://datacarpentry.org/python-ecology-lesson-es/

Type of resources: Module

Education level(s): Graduate / Professional

Primary user(s): student, teacher

Subject area(s): Computer Science, Information Science, Measurement and Data

Language(s): Spanish