Pérez Castillo, José NelsonVera Parra, Nelson EnriqueCalderón Piedras, Santiago2020-07-312020-07-312020-05-22http://hdl.handle.net/11349/24810Teniendo en cuenta la relevancia actual de la ciencia de datos, se plantea una guía de acercamiento a dicho campo por medio del aprendizaje del lenguaje de programación Python apoyado en la distribución Anaconda, abarcando capítulos temáticos en los que se explica mediante ejemplos, actividades características en el tratamiento de datos tales como: Importación de datos, preparación de datos, descripción de los datos y análisis de los mismos a través de herramientas básicas del aprendizaje automático, con las cuales se puede obtener información al aplicar dichas herramientas a los datos para inferir o predecir sobre los mismos.Taking into account the current relevance of data science, a guide to approaching this field is proposed through the learning of the Python programming language supported by the Anaconda distribution, covering thematic chapters in which it is explained through examples, characteristic activities in data processing such as: data import, data preparation, data description and data analysis using basic machine learning tools, with which information can be obtained by applying such tools to data in order to infer or predict about them.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/DatosPythonEstadísticaProgramaciónIngeniería Industrial - Tesis y Disertaciones AcadémicasMinería de datosPython (Lenguaje de programación de computadores)Lenguajes de programación (Computadores)info:eu-repo/semantics/openAccessDataPythonStatisticsProgrammingPasantíaAbierto (Texto Completo)