9. Recursos

En este documento se recopilan los enlaces que aparecen a lo largo del repositorio y otros recursos útiles para profundizar en el curso.

Truco

Si encuentras más material que consideres valioso puedes abrir un issue para que sea incorporado.

9.1. Documentación oficial

• Sitio del curso: https://chrisdewa.github.io/curso_python/

• Python: https://docs.python.org/3/

• Jupyter Book: https://jupyterbook.org/en/stable/

• JupyterLab: https://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/

9.1.1. Bibliotecas de análisis

Librería	Documentación
pandas	https://pandas.pydata.org/docs/
numpy	https://numpy.org/doc/
matplotlib	https://matplotlib.org/stable/
seaborn	https://seaborn.pydata.org/
scipy	https://scipy.org/
statsmodels	https://www.statsmodels.org/stable/
scikit-learn	https://scikit-learn.org/stable/
pingouin	https://pingouin-stats.org/
bambi	https://bambinos.github.io/bambi/
lifelines	https://lifelines.readthedocs.io/
numpyro	https://num.pyro.ai/en/stable/
openpyxl	https://openpyxl.readthedocs.io/

9.2. Acordeones

Tema o Librería	Acordeon	Oficial	Liga
pandas	Data Wrangling. Uso general de pandas con datos tidy.	Sí	liga
matplotlib	Uso general.	Sí	liga
matplotlib	Manejo de ejes de las figuras.	Sí	liga
matplotlib	Consejos para principiantes.	Sí	liga
matplotlib	Consejos intermedios.	Sí	liga
matplotlib	Trucos.	Sí	liga

9.3. Guías

Tema o Librería	Guía	Oficial	Liga
matplotlit	Guía de inicio rápido	Sí	liga
seaborn	Tutoriales	Sí	liga

9.4. Libros de texto

Libro	Autor	Liga	Comentario
Think Python	Allen Downey	liga	Excelente recurso, gratis, para comenzar a aprender python desde cero, con enfoque general.
Think Stats	Allen Downey	liga	Libro gratis enfocado a aprender análisis estadístico con python.
Think Bayes	Allen Downey	liga	Libro gratis para comenzar a aprender inferencia bayesiana en python.
Python for Data Analysis, 3E	Wes McKinney	liga	Libro gratis de texto para comenzar con análisis de datos en python.

9.5. Datasets

9.5.1. Incluidos en este repositorio

• bases/Heart_Attack_Data.csv

• bases/base_met.xlsx

• bases/datos_dx.csv

9.5.2. En librerías

Librería	Método	Liga
seaborn	load_dataset	liga
statsmodels	datasets.get_rdataset	liga
pingouin	read_dataset	liga
bambi	load_data	liga

9.5.3. En la web

Sitio	Descripción	Liga
Kaggle	Plataforma con multitud de conjuntos de datos y competiciones de análisis.	liga
UCI Machine Learning Repository	Colección clásica y muy utilizada de datasets.	liga
GitHub	Muchos proyectos públicos incluyen datos que se pueden descargar libremente.	liga

9.6. Herramientas y entornos

• Jupyter Notebook/JupyterLab: entornos de trabajo interactivo para ejecutar y documentar código.

• Google Colab: alternativa en la nube para ejecutar notebooks sin instalación local.

• uv: gestor de entornos utilizado en el repositorio para instalar dependencias.

9.7. Ejercicios Lógicos

En los siguientes enlaces encontrarás múltiples problemas lógicos para practicar el pensamiento programático y tus habilidades con el código.

Recurso	Descripción	Liga
LeetCode	Problemas estructurados, útil para entrevistas técnicas y mejorar algoritmos.	LeetCode
Codewars	Desafíos (“katas”) que puedes resolver en múltiples lenguajes, con sistema de niveles.	Codewars
CodinGame	Juegos y desafíos interactivos con visualización en tiempo real.	CodinGame
HackerRank	Plataforma para practicar estructuras de datos, algoritmos y SQL, entre otros.	HackerRank
Project Euler	Problemas matemáticos para resolver programando, ideal para lógica y análisis numérico.	Project Euler
CheckIO	Enfocado en Python, con misiones visuales tipo juego, ideal para nivel intermedio.	CheckIO
Advent of Code	Retos diarios de programación publicados en diciembre, muchos con soluciones creativas.	Advent of Code
Edabit	Plataforma amigable con ejercicios cortos y variados en dificultad.	Edabit