En este curso del Diplomado de Desarrollo de Aplicaciones de Inteligencias Artificial de la PUCP estudiaremos algunas herramientas del ecosistema de Python para Data Science.

Docente: Pablo Fonseca

Horario: Viernes de 7-10pm (14/02 - 08/05)

Duración: 24 horas

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

[Privado/Control de Asistencia]

Diapositivas

• Presentación del curso
• El lenguaje de Programación Python 3

Notebooks

• Python 3 - Básico
• Python 3 - Condicionales y loops

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

• Álgebra Lineal Aplicada y Numpy: Parte I Vectores
• Álgebra Lineal Aplicada y Numpy: Parte II Matrices

Notebooks

• Vectores y Matrices (a completar como tarea)

Materiales adicionales

• Boyd, S., & Vandenberghe, L. (2018). Introduction to applied linear algebra: vectors, matrices, and least squares. Cambridge university press. [pdf]
• Numpy Cheat Sheet
• (Actualizado 27/02) Video introduciendo el concepto de Vectores. Duración 10min

Diapositivas

• Numpy: indexación, vectorización y broadcasting
• Una introducción a Pandas: Series e Índices
• Una introducción a Pandas: DataFrame

Notebooks

• Vectores y Matrices (solución de la tarea)
• Ejercicios en Clase

Challenge

• Diapositivas

Materiales adicionales

• El material de estudio de Pandas está basado en las secciones 7.6 - 7.7 de este curso de Arnaud Legout (en francés).
• McKinney, W. (2017). Python for data analysis: Data wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. " O'Reilly Media, Inc.". 2nd Edition.

Diapositivas

• Pandas: Lectura, Escritura de Datos y Plots

Notebooks

• Abalone

Ejercicio Práctico

• Enunciado

Visto en clase

• Juego de adivinar la correlación http://guessthecorrelation.com/
• Spurious Correlations https://www.tylervigen.com/spurious-correlations

Materiales adicionales

• El material de estudio de Pandas (operaciones avanzadas) está basado en la sección 7.8 de este curso de Arnaud Legout (en francés).
• McKinney, W. (2017). Python for data analysis: Data wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. " O'Reilly Media, Inc.". 2nd Edition.