About Lesson
1. Introducción a la configuración del entorno de Python para Data Science y aprendizaje automático.
2. Instalación de Python: elección de la versión e instalación
3. Instalación y configuración de Anaconda
4. Revisión de Jupyter Notebook y su instalación
5. Instalación de bibliotecas necesarias: NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn.
6. Configuración de entornos virtuales con venv y conda
7. Gestión de paquetes con pip y conda
8. Configuración del entorno de desarrollo: revisión de PyCharm y VSCode
9. Verificación de la instalación y prueba del entorno
10. Conclusión y recomendaciones para estudios futuros.
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