Python para la Ciencia de Datos

Edición web generada desde el libro LaTeX. Navega por los capítulos en la barra lateral o desde el índice siguiente.

Índice

• Capítulo 1. Entorno de trabajo y flujo reproducible
• Capítulo 2. El modelo de datos de Python: objetos, tipos y memoria
• Capítulo 3. Control de flujo, funciones y manejo de errores
• Capítulo 4. Estructuras de datos integradas y su coste
• Capítulo 5. Entrada/salida, ficheros y formatos de datos
• Capítulo 6. Programación orientada a objetos y patrones para datos
• Capítulo 7. NumPy: cómputo vectorizado
• Capítulo 8. pandas: análisis tabular en profundidad
• Capítulo 9. polars, Arrow y datos a gran escala
• Capítulo 10. El ciclo de trabajo: limpieza, calidad y transformación
• Capítulo 11. Estadística descriptiva, probabilidad e inferencia
• Capítulo 12. Visualización de datos
• Capítulo 13. Fundamentos del aprendizaje automático
• Capítulo 14. scikit-learn y el aprendizaje moderno
• Capítulo 15. Privacidad y confidencialidad
• Capítulo 16. Reproducibilidad, ingeniería, despliegue y ética

---

© 2026 Manuel Muñoz Plá. Reservados todos los derechos. Queda prohibida, sin autorización escrita del titular del copyright, la reproducción total o parcial de esta obra (texto, figuras y código). Los datos de música proceden del Spotify Tracks Dataset de maharshipandya (Hugging Face, licencia BSD; espejos CC0) y no están cubiertos por este copyright.