📊 Ejercicios de Análisis de Datos con Pandas, NumPy, Matplotlib y Seaborn

¡Bienvenido/a a este repositorio! Aquí encontrarás una serie de ejercicios diseñados para mejorar tus habilidades en análisis de datos utilizando las principales bibliotecas de Python: Pandas, NumPy, Matplotlib y Seaborn. Los ejercicios están organizados de manera que puedas aprender gradualmente, cubriendo aspectos clave de manipulación de datos, visualización y análisis estadístico.

📁 Estructura del Repositorio

La estructura de este repositorio está organizada en tres áreas principales para que puedas abordar los temas clave de forma ordenada:

🚩 Organización de Ejercicios

• Los ejercicios están ordenados de menor a mayor dificultad.
• Los primeros ejercicios en cada sección incluyen una mini-guía para ayudarte a comenzar.
• Los últimos ejercicios requieren más autonomía y aplican conceptos más avanzados sin guía adicional.

Cada carpeta contiene los enunciados correspondientes en un archivo README.md y sus respectivas soluciones en un notebook de Jupyter (.ipynb).

📖 Descripción

Este repositorio te ofrece una experiencia de aprendizaje completa en análisis de datos mediante el uso de Python y sus bibliotecas más populares. Aquí tienes una descripción de cada sección:

🔍 Temas incluidos:

• 🧮 1_PANDAS_NUMPY: Ejercicios sobre manipulación y análisis de datos utilizando Pandas y operaciones con arrays a través de NumPy.

• 📊 2_MATPLOTLIB_SEABORN: Enfocado en la creación de gráficos y visualizaciones usando Matplotlib y Seaborn.

• 📈 3_ANALISIS_DE_DATOS: Ejercicios más avanzados que integran todos los temas anteriores y añaden análisis estadístico más profundo, ideal para proyectos de análisis de datos reales.

  🔍 Temas incluidos en 3_ANALISIS_DE_DATOS:

  • 🧮 Manipulación de datos con Pandas
  • 🔢 Operaciones con arrays usando NumPy
  • 📊 Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn
  • 📈 Técnicas de análisis estadístico

⚙️ Requisitos

Los siguientes paquetes de Python son necesarios:

• pandas
• numpy
• matplotlib
• seaborn

🚀 Cómo Utilizar el Repositorio

1. Clonar el Repositorio

Primero, clona este repositorio en tu máquina local usando el siguiente comando:

git clone https://github.com/camilazioness/Ejercicios_Python_Analisis_de_Datos.git

2. Explorar las Carpetas

El repositorio está dividido en tres carpetas principales, cada una enfocada en un conjunto de ejercicios.

Dentro de cada carpeta, encontrarás:

• Un archivo README.md que contiene los enunciados de los ejercicios.
• Un archivo .ipynb que incluye las soluciones en formato de Jupyter Notebook.

3. Instalar las Dependencias

Para ejecutar los notebooks y realizar los ejercicios, necesitas instalar las siguientes bibliotecas de Python. Usa el siguiente comando en tu terminal para instalarlas:

pip install pandas numpy matplotlib seaborn

4. Resolver los Ejercicios

Cada carpeta contiene ejercicios progresivos:

• Ejercicios con Mini-Guía: Los primeros ejercicios incluyen una guía introductoria para ayudarte a resolverlos.
• Ejercicios Avanzados: Los últimos ejercicios son más complejos y no incluyen guía, fomentando la autonomía.

Intenta resolver los ejercicios por tu cuenta antes de revisar las soluciones.

5. Comparar Soluciones

Después de intentar los ejercicios, puedes consultar las soluciones proporcionadas en los notebooks para comparar y mejorar tu enfoque.

¡Buena suerte! 💪