Observaciones Generales
. -- Introducción
. --
. -- Capítulo 1. el Lenguaje Python
. -- Introducción al Manejo de Python
. -- Instalación de Python
. -- El Editor Idle
. -- Tipos de Datos
. -- Ejercicios
. -- Las Cadenas de Caracteres
. -- Valores Booleanos (Bool)
. -- La Interfaz de Python
. -- La Versión de Python en Uso
. -- Escribir Comentarios en Python
. -- Errores en Python
. -- ¿Python Sabe de un Error Antes de que Se Ejecute el Código?
. -- Manejo de Caracteres
. -- Escribir el Primer Programa con Python
. -- Tipos de Objetos en Python
. -- Manejo de Cadenas de Caracteres
. -- Listas y Tuplas
. -- Funciones Integradas
. -- Funciones Básicas Matemáticas
. -- Operadores de Comparación
. -- Operadores de Identidad y Pertenencia
. -- Manejo de Diccionarios
. -- Colecciones (Set) de Datos
. -- Observaciones Sobre Secuencias: Cadenas, Listas y Tuplas
. -- Paquetes Complementarios de Python
. -- Funciones
. -- Apertura de Archivos
. -- Leyendo Archivos
. -- Programas en Red
. -- El Protocolo de Transporte de Hipertexto (Http)
. -- El Navegador Web Más Sencillo
. -- Análisis de Html y Barrido de la Web
. -- Análisis de Html Mediante Beautifulsoup
. -- Los Programas
. -- Uso de Objetos
. -- Comenzando a Programar
. -- Subdividir un Problema – Encapsulación
. -- Los Objetos Python
. -- Depuración (Debugging)
. -- Glosario
. --
. -- Capítulo 2. Términos, Técnicas y Tareas de las Ciencias de Datos
. -- ¿Qué es la Minería de Datos?
. -- ¿Qué es la Ciencia de los Datos?
. -- Los Científicos de Datos
. -- Big Data
. -- Nuevos Dispositivos
. -- El Big Data Requiere de un Big Analytics
. -- Las Limitaciones del Business Intelligence Tradicional
. -- La Evolución del Dwh al Adw
. -- Mad, Nueva Metodología
. -- Medio Magnético
. -- Ágil
. -- Detallado
. -- Hadoop
. -- Hdfs
. -- Mapreduce
. -- La Ciencia de los Datos
. -- Adquisición de Datos: Paso 1
. -- Manipulación de Datos: Paso 2
. -- Aplicación de Técnicas de Análisis: Paso 3
. -- Reportar la Información: Paso 4
. -- En Acción: Paso 5
. --
. -- Capítulo 3. Adquisición y Manipulación de Datos
. -- Importación y Exportación de Datos con Python
. -- Caso 1: Análisis de Datos
. -- Introducción al Análisis de Datos con Python
. -- Caso 2: el Castillo de Edimburgo
. -- Inicio del Análisis
. -- Desmembrando Todo
. --
. -- Capítulo 4. Análisis de los Datos y Diseño y Presentación del Modelo
. -- Verificando la Instalación de Python
. -- Recomendaciones para Windows
. -- La Integración
. -- Convertir los Resultados en Acción
. -- Las Diferencias de las Métricas Dependiendo de las Variables y Tareas
. -- Datos Históricos + Datos Cercanos a la Realidad Predicciones
. -- Eliminar Filas en el Dataframe Claudia con Base a sus Valores
. -- Conjunto de Datos de Ejemplo
. --
. -- Capítulo 5. Evaluación de Modelos: la Vista ‘Minable’ y la Comprensión de Datos
. -- ¿Qué es la Vista ‘Minable’?
. -- ¿Para Qué Se Utiliza una Vista ‘Minable’?
. -- Técnicas que Convierten Datos en Modelos y Procesos de Predicción en Temas Empresariales
. -- Análisis Exploratorio
. -- Métodos de Estimación y Predicción
. -- Un Caso Manejado con Tres Técnicas Matemáticas
. -- Alisado Exponencial Simple
. --
. -- Capítulo 6. Proyectos de las Ciencias de Datos
. -- Planeación y Desarrollo de Proyectos de la Ciencia de los Datos
. -- Definición Ampliada de las delimitaciones
. -- Tiempos, Costos y Riesgos de Proyectos
. -- Las Fases de un Proyecto
. -- Definición y Creación del Plan Básico del Proyecto
. -- Ajustes e Informes
. -- Desarrollo y Supervisión del Proyecto
. -- Cierre y Evaluación de un Proyecto
. -- Metodologías Empleadas para Administrar Proyectos
. -- La Asignación de Recursos
. -- Los Costos de un Proyecto
. -- Caso del Palacio de Edimburgo
. -- Anexos
. -- Referencias