📊 Ciencia de Datos con Python: Visualización y Análisis Estadístico

Tema 8 Ciencia de Datos

📌 Descripción

Este proyecto reúne una serie de ejemplos prácticos enfocados en la visualización de datos y análisis estadístico básico utilizando Python.

Se abordan conceptos fundamentales de ciencia de datos como:

• Tipos de datos
• Medidas estadísticas
• Distribución de datos
• Visualización mediante gráficos

El objetivo es que el estudiante comprenda cómo interpretar datos utilizando herramientas como Pandas, NumPy, Matplotlib y Seaborn.

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⚙️ Tecnologías utilizadas

• Python 🐍
• Pandas
• NumPy
• Matplotlib
• Seaborn
• SciPy

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📊 Contenido del proyecto

🔹 1. Tipos de datos

Archivo: datos.py

Se presentan distintos tipos de datos en ciencia de datos:

• Datos estructurados (DataFrame)
• Datos no estructurados (texto)
• Datos categóricos (listas)
• Datos numéricos

📌 Ejemplo:

df = pd.DataFrame(data)