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ejercicios prácticos de ciencia de datos enfocados en la limpieza, transformación y análisis exploratorio de datos (EDA) utilizando Python, Jupyter Notebook y archivos de Excel como fuente de datos.
Este repositorio contiene ejercicios prácticos de ciencia de datos enfocados en la limpieza, transformación y análisis exploratorio de datos (EDA) utilizando Python, Jupyter Notebook y archivos de Excel como fuente principal.
También se implementan modelos de clasificación utilizando herramientas de Scikit-learn para construir, entrenar y evaluar algoritmos sobre los datos procesados.
Objetivo del proyecto Desarrollar habilidades clave en el área de Ingeniería de Datos, aplicando técnicas fundamentales para preparar datasets reales antes de su análisis o modelado, incluyendo la transformación de variables, manejo de datos faltantes y visualización de patrones ocultos.
Herramientas utilizadas Python Librerías: pandas, numpy: Procesamiento y transformación de datos.
matplotlib, seaborn: Visualización y exploración de patrones.
scikit-learn: Implementación de modelos de clasificación y evaluación.
Jupyter Notebook
Microsoft Excel (.xlsx): Fuente inicial de los datasets utilizados.
Git & GitHub: Control de versiones y publicación del proyecto.
Selected from shared topics, language and repository description—not editorial ratings.
elenacrami /
Este repositorio contiene ejercicios prácticos en Python, organizados en Jupyter Notebooks, que abarcan niveles de dificultad variados. Cada notebook resuelve actividades de plataformas online, creando funciones y clases que abordan retos comunes en programación y análisis de datos, desde nivel básico hasta avanzado.
alexballera /
Este repositorio contiene material educativo estructurado en notebooks Jupyter, scripts Python y datasets para el aprendizaje progresivo de programación, manipulación de datos y análisis exploratorio. Incluye teoría, ejercicios prácticos y evaluaciones de dos unidades de estudio.
sabrinacolignon /
Resolución de ejercicios prácticos usando Jupyter Notebook
adrianlb23 /
Ejercicio práctico de curso de Ciencia de Datos
alfonsoren /
Ejercicios prácticos de Python nivel básico, usando Jupyter Notebook.
Thiago-whatever /
Este repositorio introduce a los estudiantes de preparatoria al uso de Jupyter Notebook como herramienta para aprender programación. A través de ejercicios prácticos, aprenderán a escribir, ejecutar, y probar su código mientras reciben retroalimentación automática. Los temas incluyen operaciones básicas, estructuras de control, y funciones simples.