Práctica universitariaProgramación para Data Science — Especialización en Data Science (URL), T1Proyecto en grupo

Laboratorios de programación para Data Science (Python y SQL)

De Python básico y NumPy a pandas, matplotlib/seaborn, scikit-learn y SQL en Databricks

Problema

Laboratorios guiados del curso de programación, del lenguaje base a la extracción con SQL.

Datos

himno_guatemala_comas.csv, ventas_simuladas.csv (generada para el lab de visualización), Iris (incluida en scikit-learn) y bases del curso en Databricks para el lab de SQL (Grupo 13).

Métodos

Labs 1–4: Python básico y estructuras de datos
Lab 5: extracción con SQL en Databricks (Grupo 13, con PDF de consultas y resultados)
Lab 6: NumPy y funciones
Lab 7: pandas sobre un CSV de ventas
Lab 8: 8 gráficos con matplotlib y 12 con seaborn sobre ventas simuladas, cada uno analizado por tipo, propósito y audiencia
Lab 9: scikit-learn con Iris (modelos y scaler guardados como .pkl/.joblib)

Galería

Herramientas

PythonpandasNumPymatplotlibseabornscikit-learnSQLDatabricks

Trabajo universitario; no se afirma autoría individual exclusiva.