Introducción

Presentaciones

1. Presentación inicial del curso
2. Datos crudos (raw) vs ordenados (tidy)
3. Proceso de ingeniería de datos

Entorno de desarrollo

• Libretas jupyter
• Algunas opciones de libretas jupyter en linea:
  • Binder
  • Colaborative (Colab)
  • Kaggle
  • DeepNote
  • SageMaker Studio Lab
  • Datalore
• Una breve introducción a pandas
• Docker, con unas muy buenas guías de uso

Plataformas de datos

1. DataBricks, la plataforma DataBricks free y recursos de aprendizaje
2. Snowflake
3. Alteryx, y los recursos que tiene para estudiantes y profesores
4. Dataiku

Entornos para BI y reportes (sin costo)

• Power BI (Tenemos acceso a la versión gratuita dentro de Teams), y recursos de aprendizaje de PowerBI
• Google Looker, y su guía oficial
• Tableau public
• Streamlit. Una plataforma recientemente adquirida por Snowflakes para hacer tableros en python muy facilmente.