Este repositorio contiene registros y prácticas de aprendizaje enfocados en el análisis descriptivo de datos usando Python, con especial énfasis en la manipulación de datos, visualización y categorización de variables.
- Consolidar conocimientos teóricos mediante ejercicios prácticos
- Registrar temas estudiados, dudas resueltas y herramientas aplicadas
- Crear una base de referencia reutilizable para futuros proyectos
- Python 🐍
- Pandas
- NumPy
- Seaborn
- Matplotlib
- Jupyter Notebook / Visual Studio Code
- Clasificación de variables: cuantitativas y cualitativas
- Distribuciones de frecuencia (absoluta y relativa)
- Tablas cruzadas con
pd.crosstab() - Regla de Sturges para definición de clases
- Visualización de histogramas y distribución normal
- Transformación de tipos de datos
- Manejo de errores comunes en
pandas - Personalización de gráficos con
matplotlibyseaborn
- List comprehensions más avanzadas
- Codificación visual de variables ordinales
- Visualización de tablas de contingencia
- Pruebas estadísticas con variables categóricas
- Creación de
binspersonalizados connp.linspace()
Guz – Estudiante autodidacta en Ciencia de Datos y entusiasta de la intersección entre estadística, filosofía y visualización.
📌 Repositorio creado como parte de su proceso de aprendizaje en 2025