Herramientas Python.

Herramientas Python es un conjunto de notebooks de aprendizaje sobre las librerías fundamentales para los cursos de Cálculo Numérico y Ciencia de Datos en Python.

Desarrollador.

• Ing. Edgard Decena.

Indice de contenido.

• Numpy: Librería para el manejo y cálculo numérico de matrices y vectores.
• Matplotlib: Librería para la visualización de datos en 2D y 3D.
• Scipy: Librería que contiene distintos algoritmos de cálculo numérico y optimización.
• Pandas: Librería para el procesamiento de datos.
• Statsmodels: Librería para el análisis y cálculo numérico de funciones estadísticas.
• Scikit Learn: Librería para el desarrollo de modelos de Aprendizaje Automático.

Dependencias.

Este proyecto requiere la instalación de las siguientes dependencias externas:

• Jupyter 1.0.0 ($ pip install jupyter)
• Numpy 1.16.4 ($ pip install numpy)
• Matplotlib 3.0.3 ($ pip install matplotlib)
• Seaborn 0.9.0 ($ pip install seaborn)
• Scipy 1.3.0 ($ pip install scipy)
• Xlrd 1.2.0 ($ pip install xlrd)
• Pandas 0.24.2 ($ pip install pandas)
• Statsmodels 0.10.0 ($ pip install statsmodels)
• Scikit Learn 0.21.2 ($ pip install scikit-learn)

Estas dependencias pueden instalarse por separado siguiendo las instrucciones propias en cada notebook, o pueden instalarse todas mediante la ejecución de una única instrucción en la terminal:

pip install -r requirements.txt

TO DO (por hacer).

Este repositorio es un trabajo en progreso, por lo que aún están pendientes por hacer las siguientes tareas:

• Completar los notebooks:
  • Scipy.
  • Statsmodels.
  • Scikit Learn.
• Incorporar guías en PDF que complementen los notebooks.

Contribuciones.

Este repositorio es de código abierto; lo que significa que cualquier persona interesada puede contribuir en él. Todas las contribuciones serán bienvenidas, incluyendo:

• Correcciones ortográficas.
• Nuevas figuras.
• Correcciones en el código Python, incluídas mejoras de estilo.
• Mejores ejemplos.
• Mejores explicaciones.
• Correcciones de errores conceptuales.

La forma de contribuir es vía la interfaz web de GitHub, mediante peticiones de Pull requests, o reportando los problemas/bugs del repositorio por Issues.