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sergiecode/curso-python.md

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Instalaciones Necesarias y recomendadas para el curso de PYTHON
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curso-python.md

Instalaciones necesarias para curso de PYTHON

Bibliotecas de Python:

  • NumPy

    • Descripción: Biblioteca fundamental para la computación científica en Python. Proporciona soporte para arrays grandes y multidimensionales junto con una amplia colección de funciones matemáticas de alto nivel para operar con estos arrays.
    • Link: NumPy

  • Pandas

    • Descripción: Biblioteca de análisis de datos y estructuras de datos que facilita la manipulación y el análisis de datos estructurados (tablas y series temporales).
    • Link: Pandas

  • Matplotlib

    • Descripción: Biblioteca de trazado 2D que produce figuras de calidad de publicación en una variedad de formatos impresos y entornos interactivos.
    • Link: Matplotlib

  • SciPy

    • Descripción: Biblioteca que utiliza NumPy y proporciona algoritmos y herramientas para matemáticas avanzadas, ciencia y ingeniería, incluyendo álgebra lineal, optimización, integración y más.
    • Link: SciPy

  • Scikit-learn

    • Descripción: Biblioteca de aprendizaje automático que ofrece herramientas simples y eficientes para el análisis de datos y la minería de datos, construida sobre NumPy, SciPy y Matplotlib.
    • Link: Scikit-learn

  • TensorFlow

    • Descripción: Plataforma de código abierto para el aprendizaje automático desarrollada por Google, que se utiliza para una amplia gama de tareas, desde la investigación hasta la producción.
    • Link: TensorFlow

  • Keras

    • Descripción: API de redes neuronales de alto nivel, escrita en Python y capaz de ejecutarse sobre TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano, y PlaidML.
    • Link: Keras

  • PyTorch

    • Descripción: Biblioteca de aprendizaje automático que proporciona un reemplazo de tensor de NumPy con fuerte aceleración de GPU, además de una profunda integración con redes neuronales.
    • Link: PyTorch

  • NLTK (Natural Language Toolkit)

    • Descripción: Plataforma para la construcción de programas de procesamiento de lenguaje natural en Python, que incluye interfaces fáciles de usar y más de 50 recursos léxicos y textuales.
    • Link: NLTK

  • Requests

    • Descripción: Biblioteca HTTP simple y elegante para Python, que facilita enviar solicitudes HTTP/1.1 con métodos de alto nivel.
    • Link: Requests

  • Beautiful Soup

    • Descripción: Biblioteca que facilita la extracción de datos de archivos HTML y XML, proporcionando Pythonic idioms para iterar, buscar y modificar el parse tree.
    • Link: Beautiful Soup

  • Flask

    • Descripción: Microframework para Python basado en Werkzeug y Jinja2, utilizado para construir aplicaciones web rápidamente.
    • Link: Flask

  • Django

    • Descripción: Framework web de alto nivel que promueve el desarrollo rápido y el diseño limpio y pragmático, conocido por su facilidad de uso y la administración automática de sitios web.
    • Link: Django

  • OpenCV

    • Descripción: Biblioteca de código abierto para visión por computadora que proporciona herramientas para el procesamiento de imágenes y videos.
    • Link: OpenCV

  • Seaborn

    • Descripción: Biblioteca para la visualización de datos basada en Matplotlib que proporciona una interfaz de alto nivel para dibujar gráficos estadísticos atractivos y bien informados.
    • Link: Seaborn

  • Plotly

    • Descripción: Biblioteca de gráficos interactivos que permite la creación de gráficos interactivos y detallados, ideal para visualizaciones de datos complejas.
    • Link: Plotly

  • SymPy

    • Descripción: Biblioteca para la computación simbólica en Python, que proporciona capacidades de álgebra simbólica, cálculo, y otras matemáticas avanzadas.
    • Link: SymPy

  • Statsmodels

    • Descripción: Biblioteca que proporciona clases y funciones para la estimación de modelos estadísticos y la realización de pruebas estadísticas.
    • Link: Statsmodels

  • Scrapy

    • Descripción: Framework para la extracción de datos de sitios web, utilizado para la construcción de arañas web y la realización de tareas de scraping a gran escala.
    • Link: Scrapy

  • SQLAlchemy

    • Descripción: Biblioteca SQL para Python que proporciona un ORM (Object-Relational Mapping) y permite interacciones flexibles y potentes con bases de datos SQL.
    • Link: SQLAlchemy

  • Pytest

    • Descripción: Framework de pruebas para Python que facilita la escritura de pruebas simples y escalables para aplicaciones de Python.
    • Link: Pytest

  • Pillow

    • Descripción: Biblioteca de procesamiento de imágenes en Python, una versión mejorada de la biblioteca Python Imaging Library (PIL).
    • Link: Pillow

  • Asyncio

    • Descripción: Biblioteca estándar de Python para la programación asíncrona, utilizada para escribir código concurrente usando la sintaxis async y await.
    • Link: Asyncio

  • Twisted

    • Descripción: Framework de red para Python que facilita la creación de aplicaciones de red asincrónicas.
    • Link: Twisted

  • Dash

    • Descripción: Framework de Python para crear aplicaciones web analíticas e interactivas, construido sobre Flask, Plotly.js y React.js.
    • Link: Dash

  • PyGame

    • Descripción: Conjunto de módulos de Python diseñados para la escritura de videojuegos, incluye gráficos y sonido.
    • Link: PyGame

  • Bokeh

    • Descripción: Biblioteca para la creación de visualizaciones interactivas y atractivas en navegadores web.
    • Link: Bokeh

  • Hugging Face Transformers

    • Descripción: Biblioteca para el uso de modelos de aprendizaje profundo preentrenados en tareas de procesamiento del lenguaje natural.
    • Link: Hugging Face Transformers

  • React Py

    • Descripción: Biblioteca para construir interfaces de usuario en Python sin necesidad de JavaScript. Las interfaces de ReactPy se componen de componentes que se asemejan en apariencia y comportamiento a los de ReactJS. Diseñada con simplicidad en mente, ReactPy es accesible para aquellos sin experiencia en desarrollo web, al mismo tiempo que es lo suficientemente poderosa para adaptarse a proyectos más ambiciosos.
    • Link: ReactPy

Otras herramientas importantes:

Documentaciones oficiales:

CANAL DE YOUTUBE:

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