Python Científico: NumPy, Pandas, Matplotlib y Jupyter Notebook para Análisis de Datos

En este video, te enseñamos cómo gestionar y utilizar las herramientas científicas más importantes en Python dentro de un enfoque orientado a objetos. Exploraremos las bibliotecas clave como NumPy, Pandas y Matplotlib, esenciales para el análisis de datos, cálculos numéricos y visualización de información. Además, te mostraremos cómo usar Jupyter Notebook, una herramienta poderosa para escribir y ejecutar código de manera interactiva.

Temas que cubrimos:

Gestión de herramientas científicas en lenguajes orientados a objetos.
NumPy: Manipulación de arrays y cálculos matemáticos avanzados.
Pandas: Análisis y manejo de datos en tablas.
Matplotlib: Creación de gráficos y visualización de datos.
Jupyter Notebook: Entorno interactivo para desarrollar proyectos científicos.