El alumno aprenderá a manejar las herramientas del entorno y lenguaje de programación y las aplicará en el manejo e interpretación de datos así como en la utilización de los diferentes objetos para la solución de problemas.

1.Introducción

2. Python, Ipython y Jupyter

3.Estructura de datos Integradas, Funciones y Archivos

4. NumPy: Arreglos y computación vectorizada

5. Pandas

6. Carga de datos, Almacenamiento y Formato de Archivos

7. Manejo de Datos: Unión, Combinación y Remodelación

8. Agregación de Datos y Operaciones con Grupos

9. Introducción a las bibliotecas de modelado en Python

10 Ejemplos de Análisis de Datos

1. Wes McKinney, 2017, Python for Data Analysis, 2nd edition, O'Reilly.

2. python.org. Tutorial. Retrieved February 16, 2022, from https://docs.python.org/3/tutorial/index.html

3. python.org. Library Reference. Retrieved February 16, 2022, from https://docs.python.org/3/library/index.html

4. python.org. Language Reference. Retrieved February 16, 2022, from https://docs.python.org/3/reference/index.html