Python: El lenguaje de los datos
Python se ha convertido en el lenguaje dominante para ciencia de datos. Su simplicidad y poderoso ecosistema lo hacen ideal para analizar datos.
Por que Python?
- Facil de aprender: Sintaxis clara y legible
- Ecosistema rico: NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow
- Comunidad enorme: Miles de recursos y soporte
- Versatil: De scripts simples a machine learning
- Demanda laboral: Skill #1 en ofertas de data science
El stack de Data Science en Python
# Librerias fundamentales
import numpy as np # Computacion numerica
import pandas as pd # Manipulacion de datos
import matplotlib.pyplot as plt # Graficos basicos
import seaborn as sns # Graficos estadisticos
from sklearn import * # Machine LearningQue aprenderas en este curso
- Fundamentos de Python orientados a datos
- NumPy para operaciones numericas eficientes
- Pandas para manipular y analizar datos
- Visualizacion con Matplotlib y Seaborn
- Estadistica descriptiva e inferencial
Configurando tu entorno
# Instalar con pip
pip install numpy pandas matplotlib seaborn jupyter
# O usar Anaconda (recomendado)
# Descarga de: anaconda.com
# Iniciar Jupyter Notebook
jupyter notebookJupyter Notebook es el entorno preferido para data science. Permite mezclar codigo, texto y graficos en un solo documento.
Practica de portfolio
Convierte esta leccion en evidencia real: arma una entrega pequena que puedas mostrar en una entrevista, en LinkedIn o en tu portfolio. Trabaja con un caso propio o con una empresa ficticia, pero deja claro el problema, la decision y el resultado.
- Entregable: una captura, documento, repositorio o tablero con el resultado final.
- Checklist: objetivo, pasos seguidos, criterio de calidad y mejora pendiente.
- Mini-rubrica: si otra persona lo revisa, debe entender que hiciste, por que y como repetirlo.