About this resource

    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
    Cluster
    Transparency and Reproducibility in Computation and Analysis, FAIR Data and Materials
    Last updated
    29 October 2026
    Module

    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, monialo, 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

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    Level Graduate / Professional · For student, teacher · Language Spanish

    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).

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