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Regresión Lineal

Introducción al Curso

Big Data y Spark con Python

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Configuración del Entorno de Python

Introducción al Aprendizaje Automático

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Python para Visualización de Datos – Trazado Geográfico

Python para Visualización de Datos – Plotly y Cufflinks

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Introducción a Plotly y Cufflinks

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Python para la Visualización de Datos – Visualización de Datos Integrada en Pandas

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Visualización de Datos Integrada de Pandas

Ejercicio de Visualización de Datos con Pandas

Ejercicio de Visualización de Datos con Pandas – Soluciones

Python para Visualización de Datos – Seaborn

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Introducción a Seaborn

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Python para la Visualización de Datos – Matplotlib

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Introducción a Matplotlib

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Python para el Análisis de Datos – Pandas

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Python para el Análisis de Datos – NumPy

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Curso Intensivo de Python

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Ejercicios del Curso Intensivo de Python – Soluciones

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Cuadernos Jupyter

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Curso de Python para Data Science y aprendizaje automático

حول الدرس

1. Introducción a los entornos virtuales y su importancia en proyectos de Data Science.
2. Instalación y configuración de entornos virtuales con venv.
3. Uso de Anaconda para gestionar entornos virtuales
4. Creación y activación de un entorno virtual
5. Instalación de las bibliotecas necesarias en el entorno virtual.
6. Gestión de dependencias y creación del archivo requirements.txt
7. Desactivación y eliminación de entornos virtuales
8. Tarea práctica: creación y configuración de un entorno virtual para el proyecto.
9. Conclusión y recomendaciones sobre el uso de entornos virtuales en proyectos

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