En este repositorio hay notebooks que fui preparando como soporte de Python para diversos cursos en la Facultad de Ciencias Exactas, UNICEN.
Cada uno de los folders, contiene notebooks sencillas para practicar estructuras y conceptos.
Introducción a Python (1): Hello World!Introducción a Python (2): Tipos de datos.Introducción a Python (3): Expresiones.Introducción a Python (4): Estructuras de datos.Introducción a Python (5): Condiciones, iteraciones.Introducción a Python (6): Funciones.Introducción a Python (7): Manejo de archivos.
Introducción a Pandas (1): Creación, lectura y escritura.Introducción a Pandas (2): Indexando, seleccionando y asignando.Introducción a Pandas (3): Tipos de datos, valores faltantes, funciones de resumen.Introducción a Pandas (4): Agrupamientos y orden.Introducción a Pandas (5): Renombrado y combinación.
Formato de datos: Cargar y acceder a distintos tipos de datos (csv, xml, zip, json).Pipelines - Transformers para datos numéricos: Creación de Pipelines y Transformers/Vectorizers para simplificar el desarrollo de un pipeline de procesamiento, que incluya desde el pre-procesamiento de los datos, hasta el entrenamiento y testing de un clasificador.Pipelines - Transformers para datos textuales: Creación de Pipelines y Transformers/Vectorizers para simplificar el desarrollo de un pipeline de procesamiento, que incluya desde el pre-procesamiento de los datos, hasta el entrenamiento y testing de un clasificador.Deploy de un modelo: Creación de un modelo y mini deploy.Wine - Classification: Clasificación sobre un dataset numérico y categórico.Wine - EDA: Análisis exploratorio de datos sobre un dataset numérico y categórico.Introducción a NetworkX: Uso de NetworkX.