Introducción a la Ciencia de Datos, Python y PSeInt

 1. Introducción a la Ciencia de Datos

La Ciencia de Datos es un campo interdisciplinario que combina matemáticas, estadística,
programación y conocimiento del dominio para analizar datos y extraer información
valiosa. Su importancia ha crecido en los últimos años debido al aumento exponencial de
datos generados en el mundo digital.

1.1. Importancia de la Ciencia de Datos
• Toma de decisiones basada en datos: Permite a empresas y organizaciones tomar
decisiones informadas.
• Optimización de procesos: Identificación de patrones y predicción de
comportamientos para mejorar la eficiencia.
• Automatización mediante Inteligencia Artificial: Uso de algoritmos para realizar
tareas repetitivas sin intervención humana.

1.2. Áreas de aplicación
• Finanzas: Predicción de tendencias del mercado y detección de fraudes.
• Salud: Diagnóstico médico basado en datos y análisis genómico.
• Marketing: Segmentación de clientes y personalización de recomendaciones.
• Industria: Mantenimiento predictivo y optimización de producción.

2. Introducción a Python y PSeInt

2.1. ¿Qué es Python?
Python es un lenguaje de programación interpretado, de alto nivel y con una sintaxis
sencilla, lo que lo hace ideal para la Ciencia de Datos.
Ventajas de Python:
✅ Sintaxis clara y fácil de aprender.
✅ Gran cantidad de bibliotecas (NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn).
✅ Comunidad activa y en constante desarrollo.

2.2. ¿Qué es PSeInt?PSeInt es una herramienta que permite escribir algoritmos en pseudocódigo antes de
implementarlos en un lenguaje real como Python.

Ejemplo en PSeInt:


3. Condicionales en Python y PSeInt
3.1. Condicionales en PSeInt
"Si" en PSeInt:


"Mientras" en PSeInt:



3.2. Condicionales en Python
"If-Else" en Python:



"While True" en Python (Bucle infinito con salida controlada):


"Match Case" en Python:


Uso de "Capitalize" en Python:



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