Intro a Python

Taller del capitulo Buenos Aires de Women in Machine Learning and Data Science (WiMLDS_BA) en Medallia Argentina.

Primeros pasos en Python

Objetivos

1. Presentar el entorno de trabajo: Jupyter Notebooks, en este caso, en Colaboratory.
2. Mediante la introducción de algunos elementos nativos de Python, brindar ejemplos de programación orientada a objetos, con clases pre-definidas que, conforme sus propiedades, denotan métodos característicos.
3. Introducir la lógica de los iteradores y mecanismos de excepción.

Secciones

Elementos y métodos asociados

• Listas
• Tuplas
• Diccionarios

Temas transversales

• Indexación
• Funciones built-in
• Iteradores (loops y listas por comprensión)
• Excepciones (condiciones validadas con booleanos)

Análisis exploratorio de datos (EDA)

Objetivos

1. Presentar las principales librerías de Python para análisis exploratorio de datos y recursos visuales (Pandas, NumPy, SciPy, Seaborn).
2. Introducir y familiarizarse con la lectura y la exploración de datasets, permitiendo identificar límites y potencial de los datos así como su adecuación para el análisis.

Datasets

Datos abiertos del GCBA. Ministerio de Salud. Instituto de Trasplantes de la Ciudad de Buenos Aires. Los descargamos de aquí.

Manifestaciones a la donación para trasplantes Información correspondiente a la Campaña de Promoción “Hoy también elegís ser donante de órganos” organizada por el Instituto de Trasplante de la Ciudad de Buenos Aires en el marco de la jornada electoral PASO 2017 dando cumplimiento a la Ley 2508/07. Se realizó en 62 establecimientos autorizados por la Justicia Electoral de la Ciudad de Buenos Aires.

1. Manifestaciones a la donación para trasplantes: personas que decidieron sobre la donación de órganos y tejidos en la CABA durante las Elecciones PASO 2017.

2. Establecimentos - Elecciones 2017: ubicación de los establecimientos autorizados para las Elecciones Legislativas de Octubre 2017.

Material de consulta

• stack overflow

• Skiena, S. S. (2017). The Data Science Design Manual. Springer. Aquí encontrás el libro y algo de código en las notebooks

• VanderPlas, J. (2016). A Whirlwind Tour of Python. O’Reilly. Podes acceder al libro y las notebooks desde aquí.