Análisis y visualización de datos usando Python

The Software Sustainability Institute (www.software.ac.uk) is an EPSRC, AHRC, BBSRC, ESRC, NERC, MRC and STFC funded national facility that cultivates world-class research with software.We help people build better software, and we work with researchers, developers, funders and infrastructure providers to identify key issues and best practice in research software.

The Software Sustainability Institute

Esta es una introducción a Python diseñada para participantes sin experiencia en programación.

Research Software Camp: FAIR Software

Access all of the SSI Research Software Camp (RSC): FAIR Software free events in this collection. The RSC takes place from 19 to 30 June 2023.

<p>Este curso forma parte del <a href="https://software.ac.uk/RSC-fair-software" target="_blank" data-msys-clicktrack="0" rel="nofollow noopener noreferrer">Research Software Camps: FAIR Software</a>, organizado por el Software Sustainability Institute del Reino Unido. </p><h2>Duración</h2><p>E﻿ste taller se llevará a cabo el<strong> jueves 29 de Junio 2023 y viernes 30 de Junio 2023 de 1 a 4 pm, BST</strong>. Verifica tu <a href="https://www.timeanddate.com/worldclock/converter.html?iso=20230629T130000&amp;p1=304" target="_blank" data-msys-clicktrack="0" rel="nofollow noopener noreferrer">zona horaria aquí</a>.</p><h2>Contenido</h2><p>Python es un lenguaje de programación general que es útil para escribir scripts para trabajar con datos de manera efectiva y reproducible.</p><p>Esta es una introducción a Python diseñada para participantes sin experiencia en programación. Estas lecciones pueden enseñarse en un día (~ 6 horas). Las lecciones empiezan con información básica sobre la sintaxis de Python, la interfaz de Jupyter Notebook, y continúan con cómo importar archivos CSV, usando el paquete Pandas para trabajar con DataFrames, cómo calcular la información resumen de un DataFrame, y una breve introducción en cómo crear visualizaciones. La última lección demuestra cómo trabajar con bases de datos directamente desde Python. Nota: los datos no han sido traducidos de la versión original en inglés, por lo que los nombres de variables se mantienen en inglés y los números de cada observación usan la sintaxis de habla inglesa (coma separador de miles y punto separador de decimales).</p><h2>ANTES DE EMPEZAR</h2><p>La enseñanza en Data Carpentry es práctica, y por tanto se fomenta que los participantes usen sus propias computadoras para asegurar la correcta configuración setup de las herramientas para un trabajo eficiente. Estas lecciones no asumen conocimientos previos sobre los temas presentados o herramientas usadas.</p><p>Para empezar, sigue las direcciones en <a href="https://datacarpentry.org/python-ecology-lesson-es/index.html#setup" target="_blank" data-msys-clicktrack="0" rel="nofollow noopener noreferrer">Setup</a> para bajar los datos a tu computadora y siguen las instrucciones de instalación.</p><h2>Prerrequisitos</h2><p>Esta lección requiere la instalación de Python. Para el uso efectivo de este material, por favor instala todo antes de trabajar en la lección.</p><p><strong>Cantidad máxima de participantes: 15 personas</strong></p><p>------------------------------------------------------------</p><p><strong>Docente: </strong></p><p><strong>Yadira Sánchez</strong>, The Carpentries Instructor, PhD candidate at the University of Southampton, and Associate Lecturer at UAL Creative Computing Institute. </p>

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