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Introducción a Python

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Introducción a Python para Ciencias Sociales.

⚠️ AVISO: Este curso se publica formalmente el 3 de marzo del 2025. En este momento el curso es público y accesible, pero su versión final y mejor revisada estará disponible en esa fecha.

Temario

6 Sections
37 Lecciones
2 Quizzes
Duración: 0m

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Fundamentos

13 Lecciones

Fundamentos
Condicionales
Funciones
Strings y manipulación de texto
Ciclos e iteraciones
Estructuras de Datos I
Generador de contraseñas (Recapitulación)
Anidación de datos
Python Comprehensions
Funciones anónimas - Lambda Functions
Funciones de orden superior - Filter, Map, Reduce
Manejo de archivos
APIs y HTTP

Manejo de errores

3 Lecciones

Errores: el pan de cada día
Manejo de errores/excepciones
Assert Expressions

NumPy: Numerical Python

7 Lecciones

Introducción a Numpy: Numerical Python
Creación y manipulación básica de arrays
Modificación y ordenamiento de arrays
Operaciones con arrays
Constantes y funciones universales
Métodos matemáticos y estadísticos
Extra: Generación de números aleatorios

Pandas: Manipulación de datos en Python

7 Lecciones

Introducción a Pandas: Módulo de análisis de datos en Python
Estructuras: Series y DataFrames
Selección y filtrado de datos
Añadiendo, reemplazando, borrando valores
Operaciones, ordenamiento y concatenación de datos
Joins: Conjuntos
Importación y exportación de datos

Plotly: Visualización de datos interactiva y estática

5 Lecciones

Introducción a Plotly: Módulo de visualización dinámica y estática de datos
Gráficos básicos: de puntos, de líneas, de barras, de pastel, de burbuja
Gráficos estadísticos: histogramas, mapas de calor, gráficas de violín, matriz de puntos, distribuciones de probabilidad
Manejo de mapas con Plotly
Gráficos en 3 dimensiones con Plotly

Proyectos finales

2 Lecciones2 Quizzes

Otimización de portafolio de inversión (Modelo Markowitz) con API de Yahoo! Finance
Índice Gini + Curva de Lorenz con APIs de INEGI y CEPAL
Prueba
Examen parcial

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