En esta entrada haremos un repaso rápido de las posibilidades que nos da Python para dibujar gráficas. Ni mucho menos es una guía completa (eso lo encontraremos aquí), sino una introducción para empezar a utilizar gráficos en análisis de datos. La visualización de datos juega un papel central en lo que se conoce como data science (literalmente ciencia de los datos, que aquí llamaremos análisis de datos). Las gráficas son la interfaz entre los datos y el analista de datos.

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En esta entrada, vamos a conocer una de las herramientas más útiles de Python: Jupyter (anteriormente conocido como IPython Notebook). La descripción a simple vista muestra una herramienta muy simple: es un intérprete de Python que funciona con celdas independientes de código y texto libre en un navegador web.
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Esta es la primera entrada en mi blog. En este blog, publicaré aspectos de mi trabajo diario, como estudios, consejos de programación y otros.