Autor: Juan Maniglia
Bienvenidos al repositorio del Bootcamp de Data Science. Este programa abarca desde lo más básico hasta conceptos avanzados en cuatro módulos principales:
- Ramp-Up
- Data Analysis
- Machine Learning
- Data Engineering
Las tecnologías y bibliotecas que se utilizarán incluyen Python, Markdown, Git, GitHub, numpy, pandas, scikit-learn, TensorFlow, Keras, Azure, Docker, FastAPI, Flask, PythonAnywhere, Streamlit, GitHub Actions, Power BI y PySpark.
- Ramp-Up:
- Introducción a Python
- Markdown para documentación
- Uso de Git y GitHub
- Data Analysis:
- Estadística básica y avanzada
- Manipulación de datos con numpy y pandas
- Web Scraping y APIs
- Visualización de datos
- Bases de datos y SQL
- Machine Learning:
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje no supervisado
- Series temporales
- Deep Learning con TensorFlow y Keras
- Data Engineering:
- Azure para la administración de datos
- Docker para contenerización
- Desarrollo de APIs con FastAPI y Flask
- Despliegue con PythonAnywhere y Streamlit
- Automatización con GitHub Actions
- Visualización avanzada con Power BI
- Procesamiento de datos con PySpark
Python 3.9 o superior Instalación de diversas bibliotecas y herramientas
Para instalar las dependencias necesarias, clona el repositorio y ejecuta:
Si deseas contribuir al repositorio, por favor realiza un fork del mismo y crea una pull request con tus cambios.
Este proyecto está bajo la Licencia MIT. Para más detalles, consulte el archivo LICENSE.
- Agregar el repositorio original como "upstream":
git remote add upstream https://github.com/JuanManiglia/DS_PT_09_2023.git
- Obtener los cambios del repositorio original:
git fetch upstream
- Cambiar a la rama principal de tu fork (si no estás ya en ella):
git checkout main
- Combinar los cambios del repositorio original a tu rama principal:
git merge upstream/main
- Si es necesario, resuelve cualquier conflicto y realiza un commit con los cambios.
Con estos pasos, tu fork estará actualizado con los últimos cambios del repositorio original.
