Este repositorio contiene un tutorial completo en Google Colab que proporciona una sólida introducción a Python en el contexto de la Ciencia de Datos. Si eres nuevo en Python o quieres ampliar tus conocimientos en este lenguaje con un enfoque en Data Science, este tutorial te ayudará a familiarizarte con los conceptos esenciales.
- ¿Qué es Google Colab y cómo usarlo?
- Configuración inicial y ventajas en Data Science.
- Importancia de Python en Data Science.
- Entorno de desarrollo y primeros pasos.
- Operaciones básicas (suma, resta, multiplicación, división).
- Uso de operadores matemáticos en Python.
- Declaración y asignación de variables.
- Tipos de variables y convenciones de nombres.
- Tipos de datos primitivos (enteros, flotantes, cadenas, booleanos).
- Estructuras de datos (listas, tuplas, diccionarios).
- Importancia de la indentación en Python.
- Uso de comentarios para documentar el código.
- Buenas prácticas de formateo y concatenación de cadenas.
- Concepto de funciones.
- Tipos de funciones (built-in y definidas por el usuario).
- Parámetros y retorno de funciones.
- Uso de condicionales if, else, elif y else if.
- Ejemplos de aplicaciones de condicionales.
- Ciclo for en Python.
- Ciclo while en Python.
- Control de flujo en bucles.
- Importancia de las bibliotecas en Data Science.
- Ejemplos de bibliotecas comunes (NumPy, Pandas, Matplotlib).
Cada sección del tutorial está en una seccion de Google Colab, lo que facilita el aprendizaje paso a paso.
Si deseas contribuir a este proyecto, siéntete libre de abrir un issue o enviar un pull request.
¡Gracias por visitar este repositorio! Espero que este tutorial te ayude a dar tus primeros pasos en Python para la Ciencia de Datos y que disfrutes aprendiendo en el proceso.