Descripción
Este repositorio contiene un conjunto de notebooks de Jupyter que forman parte de los cursos de programación Python para la ciencia de datos de la Universitat Oberta de Catalunya, y que se distribuyen bajo la licencia CC-BY-SA.
El repositorio contiene los notebooks separados en dos carpetas:
- La carpeta python_1 contiene los notebooks de la asignatura Fundamentos de programación, que ofrece una introducción a la programación en lenguaje Python centrada en la resolución de problemas del ámbito de la ciencia de datos.
- La carpeta python_2 contiene los notebooks de la asignatura Programación para la ciencia de datos, que profundiza en la comprensión de algunos de los conceptos clave, a la vez que se explican otros conceptos de programación más avanzados, que permitirán a los estudiantes afrontar problemas de programación más complejos y de manera más eficiente, en Python.
El índice de contenidos del material de python_1 es el siguiente:
- Unidad 1: Instalación y configuración del entorno de programación Python
- Unidad 2: Breve introducción a la programación en Python
- Unidad 3: Estructuras de control y funciones en Python
- Unidad 4: Librerías científicas en Python
- Unidad 5: Captura de datos en Python
- Unidad 6: Preprocesamiento de datos en Python
- Unidad 7: Introducción al análisis de datos en Python
- Unidad 8: Visualización de datos en Python
El índice de contenidos del material de python_2 es el siguiente:
- Unidad 0: Consolidando conceptos
- Unidad 1: Estructuras de datos avanzados
- Unidad 2: Uso avanzado de funciones
- Unidad 3: Ficheros e interacción con el sistema
- Unidad 4: Optimización: complejidad y análisis del rendimiento
- Unidad 5: Optimización: concurrencia y paralelismo
- Unidad 6: Testing, mantenimiento y despliegue de aplicaciones
Cada unidad se encuentra dentro de una carpeta que lleva por nombre unit_x, donde x es el número de la unidad. Dentro de la carpeta de cada unidad, encontraréis tanto el notebook que podéis ejecutar, como una exportación a pdf del contenido del notebook. Si se usan conjuntos de datos para ejemplificar los conceptos explicados en las unidades, también encontraréis una carpeta data que contendrá todos los datos necesarios para ejecutar el notebook.
Enlace al recurso
https://github.com/cpsola/python_datascience
Ejemplo de uso
Para ejecutar los notebooks necesitaréis una instalación de python3 con algunas librerías adicionales y el software Jupyter. Si trabajáis con una distribución GNU/Linux basada en Debian, podéis hacer:
$ sudo apt-get install python3
Instalad las librerías adicionales necesarias, que se encuentran especificadas en el fichero requirements.txt, y ejecutadlas desde dentro de la carpeta del repositorio:
$ pip install -r requirements.txt
Instalad el software Jupyter siguiendo las indicaciones del web oficial.
Una vez tengáis el software instalado, iniciad Jupyter y abrid los notebooks con las actividades:
$ jupyter notebook
Enlaces relacionados
Python: https://www.python.org/
Jupyter: https://jupyter.org/