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Otros recursos


La comunidad de Python está llena de personas súper inteligentes y asombrosamente útiles. Uno de los mejores lugares para obtener ayuda con Python científico es el sitio www.stackoverflow.com , que alberga un foro competitivo de preguntas y respuestas que es particularmente acogedor para los principiantes de Python. Varios de los desarrolladores clave de Python participan regularmente allí y la calidad de las respuestas es muy alta. Las listas de correo para cualquiera de las herramientas clave (por ejemplo, Numpy, Jupyter, Matplotlib) también son excelentes para mantenerse al día con los desarrollos más recientes. Todo lo escrito por Hans Petter Langtangen [ 6] es excelente, especialmente si tienes experiencia en física. La conferencia Scienti fi c Python que se celebra anualmente en Austin también es un gran lugar para ver a sus desarrolladores favoritos en persona, hacer preguntas y participar en los muchos subgrupos interesantes organizados en torno a temas específicos. El taller de PyData es una reunión semestral centrada en Python para el procesamiento intensivo de datos a gran escala .


Referencias


Referencias 1. TE Oliphant, A Guide to NumPy (Trelgol Publishing, 2006) 2. L. Wilkinson, D. Wills, D. Cuerda, A. Norton, R. Dubbs, La gramática de los gráficos . Estadística y Computación (Springer, Berlín, 2006) 3. F. Pérez, BE Granger et al., Paquete de software IPython para computación científica interactiva. http://ipython.org/ 4. W. McKinney, Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy e IPython (O'Reilly, 2012) 5. O. Certik et al., SymPy: biblioteca de Python para matemáticas simbólicas. http://sympy.org/ 6. HP Langtangen, Secuencias de comandos de Python para la ciencia computacional , vol. 3, 3ª ed. Textos en Ciencias e Ingeniería de la Computación (Springer, Berlín, 2009)