🐍 Introducción al Python para Análisis Estadístico - Agosto 2023

Una iniciativa del proyecto Nido del Búho

🚀 Comenzando

Para participar en el curso, sigue estos pasos:

1. Crea una cuenta en GitHub (si aún no tienes una) siguiendo los pasos que Alex hizo en la presentación del curso.
2. Dejanos tu Star en este repositorio para saber que pasaste por aquí
3. Sigue las instrucciones de los profesores.

Ni bien empezamos vamos a hacer una pequeña actividad

Envía un saludo inicial siguiendo las instrucciones arriba mencionadas.

3. Mantente al día con las actualizaciones de la guía de clase que se irán publicando aquí.
4. Para cada clase, asegúrate de realizar tu aporte como un issue con los nombres de todos los integrantes de tu grupo.
5. Para las tareas en casa, sube tu trabajo a tu repositorio individual y comparte el enlace en el issue correspondiente.

🤝 Contribución

Por favor, contribuye al curso de manera constructiva. Cualquier aporte, pregunta o sugerencia es bienvenida.

1. Para aportar, abre un nuevo issue.
2. Si encuentras un problema o tienes una sugerencia, verifica primero si alguien más ha creado un issue al respecto y, de no ser así, siéntete libre de abrir uno nuevo.

🆘 Soporte

Si tienes alguna pregunta o necesitas ayuda con algo relacionado al curso, por favor abre un issue y etiquétalo como ayuda para que podamos asistirte lo antes posible.

✨ ¡Empecemos!

Estamos emocionados por comenzar este viaje de aprendizaje contigo. ¡Explora, aprende y contribuye!

Bienvenidos al curso colaborativo entre el Centro de Investigación Estadística ERGOSTATS y la Asociación de Estudiantes de la Carrera de Economía Cuantitativa, parte de la iniciativa "El nido del búho" 🦉.

🎯 Objetivos Pedagógicos

• Comprender la programación y estadística para políticas públicas y derechos humanos. 📊
• Familiarizarse con Python y Jupyter Notebook para el análisis de datos. 💻
• Desarrollar una postura crítica en la comunicación de hallazgos estadísticos. 🤔

📖 Contenido de las Clases

Cada clase se centrará en diferentes aspectos del análisis estadístico utilizando Python, siguiendo recursos bibliográficos clave.

Módulo 1: Evaluación y diagnóstico

Lección 1:

Introducción a Python y su entorno de desarrollo

Lección 2:

Introducción al manejo de datos en Python con pandas

Lección 3:

La importancia del análisis de datos (Conceptual)

Módulo 2: Análisis exploratorio

Lección 4:

Principios de estadística en Python

Lección 5:

Limpieza y transformación de datos con pandas en Python

Lección 6:

Normalización y estandarización de datos en Python.

Módulo 3: Modelamiento estadístico

Lección 7:

Pruebas de hipótesis para la media entre grupos en Python

Lección 8:

Análisis de correlación y modelos de regresión en Python

Lección 9:

Regresión lineal con múltiples variables en Python

Lección 10:

Revisión de Estudios académicos para dirigir el aprendizaje estadístico.

📝 Instrucciones para los Estudiantes

1. Saludo Inicial: Todos los estudiantes deben dejar un saludo en los issues con sus nombres completos, el semestre en el que se encuentran y su materia favorita. 🙋‍♂️🙋‍♀️
2. Aportes de Clase: Después de cada sesión, se debe hacer un aporte en forma de issue con la contribución de la clase. 🌟
3. Tareas: Las tareas se subirán al repositorio individual del estudiante y se compartirá un enlace en los issues correspondientes. 🏠