3. LLUVIA DE IDEAS
¿Por qué crees que es importante transformar
datos en información valiosa en la gestión
empresarial?
4. LLUVIA DE IDEAS
ACTIVIDAD
¿ Que herramientas analíticas , conoces ?
¿Del 1-10 como calificarías tus habilidades en programación ?
5. Impulsar una mejor toma de decisiones
con la visualización de datos
•Obtenga un panorama general.
•Identifique el significado.
•Tome decisiones basadas en
información.
•Siga las tendencias a lo largo del
tiempo.
6. ¿Qué es la visualización de datos?
La visualización de datos es una herramienta poderosa
que permite desvelar lo que los datos tienen que
decirnos para compartir y comunicar información.
La visualización de datos se puede utilizar para
demostrar el rendimiento, comunicar tendencias,
comprender la repercusión de nuevas estrategias,
mostrar relaciones y mucho más.
Estas representaciones pueden ser herramientas
eficaces para la comunicación y la colaboración, y
aportan más valor a los informes, el periodismo, las
aplicaciones o cualquier contexto en el que se requiera
compartir la información.
7. Presentar las principales
características de Google Colab
Google Colab: Características Principales
🔹 Basado en la nube: No requiere instalación en el equipo local.
🔹 Acceso a hardware avanzado: GPU y TPU gratuitas para acelerar tareas de Machine
Learning y Deep Learning.
🔹 Integración con Google Drive: Facilita el almacenamiento y acceso a archivos.
🔹 Colaboración en tiempo real: Similar a Google Docs, permite compartir notebooks y
trabajar en equipo.
🔹 Compatibilidad con bibliotecas populares: TensorFlow, PyTorch, NumPy, Pandas,
Matplotlib, entre otras.
🔹 Ejecución de celdas de código en Python: Permite probar y modificar código de
manera interactiva.
8. Jupyter Notebook
Jupyter Notebook Jupyter Notebook es una interfaz web de codigo abierto que permite la
inclusion de texto, vıdeo, audio, imagenes ası como la ejecucion de codigo a traves del
navegador en multiples lenguajes.
Esta ejecución se realiza mediante la comunicacion con un nucleo (Kernel) de calculo.
Aunque en principio, el equipo de desarrollo de Jupyter Notebook incluye por defecto
unicamente el nucleo de calculo Python, el caracter abierto del proyecto ha permitido
aumentar el numero de nucleos disponibles [1], incluyendo, por ejemplo Octave, Julia, R,
Haskell, Ruby, C/C++, Fortran, Java, SageMath, Scala, o tambi´en Matlab y Mathematica. FORO
9. Jupyter Notebook
Orıgenes Jupyter Notebook nace como una evolucion de la interfaz Ipython Notebook,
basicamente con las mismas funcionalidades pero añadiendo la posibilidad de ejecutar
codigo en multiples lenguajes.
Por otro lado, la interfaz web, com´un tanto a Jupyter Notebook como a Ipython Notebook,
supone el desarrollo en software libre de un “cuaderno computacional” al mismo estilo que
los cuadernos empleados en el programa Mathematica o en Maple y cuyo primer intento
fue realizado por William Stein para el programa de calculo Sage (Sage Notebooks).
Para este desarrollo, llevado a cabo por Fernando Perez y Robert Kern, en la Universidad de
Berkeley (California, EEUU), se basaron en principio en el lenguaje de programacion Python,
dada su gran versatilidad, amplia adopcion por la comunidad cientıfica y su caracter libre.
![Jupyter Notebook
Jupyter Notebook Jupyter Notebook es una interfaz web de codigo abierto que permite la
inclusion de texto, vıdeo, audio, imagenes ası como la ejecucion de codigo a traves del
navegador en multiples lenguajes.
Esta ejecución se realiza mediante la comunicacion con un nucleo (Kernel) de calculo.
Aunque en principio, el equipo de desarrollo de Jupyter Notebook incluye por defecto
unicamente el nucleo de calculo Python, el caracter abierto del proyecto ha permitido
aumentar el numero de nucleos disponibles [1], incluyendo, por ejemplo Octave, Julia, R,
Haskell, Ruby, C/C++, Fortran, Java, SageMath, Scala, o tambi´en Matlab y Mathematica. FORO](https://image.slidesharecdn.com/s02pythonutp-250722051828-ef2a699a/85/SEMANA-2-SESION-1-PYTHON-UTP-CLASE-PPT-8-320.jpg)
