bcamandone /
Python_Analisis_datos
En este repositorio vas a encontrar análisis realizados en Jupyter Notebook utilizando una variedad de poderosas bibliotecas de Python, entre las cuales se incluyen pandas, numpy, matplotlib, seaborn
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DamianCG00 / repository
En este repositorio dejamos como evidencia la ejecución de nuestra evaluación y proyecto por medio del desarrollo de programa basado en Python y el uso de las operaciones de enqueue(x), dequeue(), first() o peek(), is_empty(), size().
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En este repositorio dejamos como evidencia la ejecución de nuestra evaluación y proyecto por medio del desarrollo de programa basado en Python y el uso de las operaciones de enqueue(x), dequeue(), first() o peek(), is_empty(), size().
Para el desarrollo de este programa y del proyecto 2m usamos los conceptos de: -Pila (LIFO o Stack): Se caracteriza por ser una estructura creada para poder usar los metodos base (push, pop, peek, is_empty y size) -Grafo no dirigido: Son las listas de adyacencia que usamos para poder implementarlo, es el diccionario de Python -DFS: Es el algoritmo de busqueda en Profundidad que utilizamos en la Pila creada por nosotros para explorar el grafo. Deteccion de Ciclos: Es on algoritmo que se usa para identificar su los caminos que recorre son cerrados al estar buscando el nodo "Padre".
Al estar desarrolando el código tuvimos que tomar algunas deciciones:
En la libreta es posible observar como es que estan en orden para una mejor vusta de como es que funciona los códigos, un ejeplo de esto es:
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bcamandone /
En este repositorio vas a encontrar análisis realizados en Jupyter Notebook utilizando una variedad de poderosas bibliotecas de Python, entre las cuales se incluyen pandas, numpy, matplotlib, seaborn
60/100 healthLilianaArguello /
Este repositorio almacena todos los códigos y bases de datos necesarios para el día 1 del curso de ciencia de datos con python de la comunidad Mcoder.ai. Descarga la libreta Jupyter en tu computadora y ábrelo con tu aplicación local de Jupyter Notebook para interactuar con el contenido. Encontrarás información sobre las librerías más utilizadas para hacer Ciencia de Datos y nuestro material para limpieza de datos.
39/100 healthedSoto02 /
En este repositorio encontraras un Jupyter Notebook con todo lo relacionado a la librería Pandas con Python.
36/100 healthConkeryome /
Repositorio con los notebooks (jupyter) y dataframes (.pkl) requeridos para los ejercicios abordados en este taller.
29/100 healthedSoto02 /
En este repositorio encontraras un Jupyter Notebook con todo lo relacionado a la librería NumPy con Python.
36/100 healthUruena2603 /
Este repositorio contiene análisis de web scraping en Python con Jupyter Notebook. Incluye la extracción de precios de pollo y pescado en Carulla durante tres días y un análisis de interacciones en una página o grupo de Facebook utilizando BeautifulSoup y Facebook Scraper.
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