Repositorio personal de aprendizaje en Python aplicado a ciencia de datos. Contiene desde conceptos básicos hasta implementaciones más avanzadas, mostrando la evolución del autor. Sobre todo, este ejercicio didáctico trata de trasladar mis conocimientos sobre el lenguaje de programación Fortran90 a Python, ya que el segundo es mucho más utilizado hoy en día.
Bienvenido a mi repositorio de aprendizaje en Python aplicado a ciencia de datos. Aquí se documenta mi evolución desde conceptos básicos hasta proyectos más avanzados, mostrando disciplina, método y progreso técnico.
El contenido está organizado en carpetas temáticas para una navegación clara y ordenada:
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01_fundamentos_python/
Conceptos básicos de Python: tipos de datos, estructuras de control, funciones y manejo de errores. -
02_numpy_pandas/
Introducción a NumPy y Pandas para cálculo numérico y manipulación de datos. -
03_visualizacion/
Visualización de datos con Matplotlib, Seaborn y herramientas adicionales para análisis exploratorio. -
04_estadistica/
Estadística descriptiva e inferencial aplicada a datasets simulados y reales. -
05_machine_learning/
Primeros modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado, evaluación de resultados y buenas prácticas. -
06_proyectos/
Proyectos integradores que combinan los conocimientos adquiridos en las secciones anteriores.