Sección: Capítulos independientes (ejercicios resueltos al final de cada capítulo) | Fundamentos de Programación y Ciencia de Datos con Python3 - 2026

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- Seleccionar actividad 1. Instalación del entorno de trabajo: Jupyter Notebook (en Docker) y Visual Studio Code
  
  1. Instalación del entorno de trabajo: Jupyter Notebook (en Docker) y Visual Studio Code Archivo
  
  1.2 MB
- Seleccionar actividad 2. Introducción a la programación y resolución automática de problemas con Python
  
  2. Introducción a la programación y resolución automática de problemas con Python Archivo
  
  347.8 KB
- Seleccionar actividad 3. Tipos de datos y operadores
  
  3. Tipos de datos y operadores Archivo
  
  298.6 KB
- Seleccionar actividad 4. Instrucciones simples y estructuradas
  
  4. Instrucciones simples y estructuradas Archivo
  
  353.7 KB
- Seleccionar actividad 5. Diseño de programas elementales en Python
  
  5. Diseño de programas elementales en Python Archivo
  
  372.7 KB
- Seleccionar actividad 6. Desarrollo modular y diseño descendente
  
  6. Desarrollo modular y diseño descendente Archivo
  
  314.4 KB
- Seleccionar actividad 7. Enteros
  
  7. Enteros Archivo
  
  316.3 KB
- Seleccionar actividad 8. Flotantes (números reales)
  
  8. Flotantes (números reales) Archivo
  
  432.5 KB
- Seleccionar actividad 9. Booleanos y cadenas
  
  9. Booleanos y cadenas Archivo
  
  380.2 KB
- Seleccionar actividad 10. Listas, diccionarios, tuplas y conjuntos. Funciones de primera clase y orden superior
  
  10. Listas, diccionarios, tuplas y conjuntos. Funciones de primera clase y orden superior Archivo
  
  408.7 KB
- Seleccionar actividad 11. Entrada y salida de datos. Ficheros
  
  11. Entrada y salida de datos. Ficheros Archivo
  
  405.1 KB
- Seleccionar actividad 12. Introducción a numpy y pandas
  
  12. Introducción a numpy y pandas Archivo
  
  291.6 KB
- Seleccionar actividad 13. Visualización de datos con matplotlib y seaborn
  
  13. Visualización de datos con matplotlib y seaborn Archivo
  
  289.8 KB
- Seleccionar actividad 14. Introducción al aprendizaje automático con scikit-learn
  
  14. Introducción al aprendizaje automático con scikit-learn Archivo
  
  301.3 KB