En este curso del Diplomado de Data Analytics de la PUCP estudiaremos conceptos de programación aplicada al análisis exploratorio de datos. En particular nos enfocaremos en Python 3.x y R. Dentro del ecosistema Python revisaremos algunas librerías.

Docente: Pablo Fonseca

Horario: Sábados de 10am-1pm (15/02 al 27/06)

Duración: 48 horas

La mejor forma de entrar en contacto es a través del email pfonseca@pucp.edu.pe

[Privado/Asistencia]

Diapositivas

• Presentación del curso
• El lenguaje de Programación Python 3 - Parte I

Notebooks

• Python 3 - Básico
• Ejercicios en clase

Cuestionarios

• Cuestionario Lenguajes de Programación

Materiales adicionales

• Python 3 Cheat Sheet
• Python 3 – Quick Reference Card
• Video de Guido van Rossum hablando de Python (Duración 4 min)

Diapositivas

• El lenguaje de Programación Python 3 - Parte II

Notebooks

• Python 3 - Condicionales y loops
• Ejercicios en clase

Diapositivas

• Álgebra Lineal Aplicada y Numpy: Parte I Vectores

Notebooks

• Ejercicios en clase

Materiales adicionales

• Boyd, S., & Vandenberghe, L. (2018). Introduction to applied linear algebra: vectors, matrices, and least squares. Cambridge university press. [pdf]
• Numpy Cheat Sheet
• Video introduciendo el concepto de Vectores. Duración 10min

Diapositivas

• Álgebra Lineal Aplicada y Numpy: Parte II Matrices
• Numpy: indexación, vectorización y broadcasting

Notebooks

• Vectores y Matrices
• Ejercicios en clase

Materiales adicionales

• Boyd, S., & Vandenberghe, L. (2018). Introduction to applied linear algebra: vectors, matrices, and least squares. Cambridge university press. [pdf]
• Numpy Cheat Sheet