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Lancé Excel Z: un entrenamiento práctico para aprender Excel desde cero

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Hoy quiero compartir un proyecto que estuve desarrollando con mucho cuidado aprender Excel desde cero jugando y practicando: Excel Z ⚡ Excel Z es un entrenamiento práctico para aprender Excel desde cero, a través de retos visuales y ejercicios reales. No es un curso tradicional lleno de teoría. La idea es aprender haciendo, paso a paso, como un entrenamiento mental. ¿Qué incluye Excel Z (Retos 1 al 3)? ✔ Manual en PDF con los retos ✔ Ejercicios prácticos en Excel, plantilla de Excel ✔ Imágenes ilustradas de cada reto ✔ Un mazo imprimible tipo cartas para entrenar sin pantalla Está pensado para: - Personas que quieren mejorar en Excel - Maestros que buscan material didáctico - Estudiantes - Oficinistas - Personas que siempre dijeron “Excel no es lo mío” El contenido está completamente en español. 👉 Puedes ver el producto y descargar aquí: Excel Z Retos 1 al 3 Este es solo el inicio del proyecto, más retos y niveles vendrán después. Gracias por leer y por apoyar proyectos educativo...

Ejemplo Análisis de datos con Python, Jupyter. Datasciense de divorcios en México

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Los divorcios son un fenómeno social que refleja cambios en la estructura familiar y las dinámicas de pareja en México. Analizar estos datos nos permite entender patrones, tendencias y diferencias según el sexo de los integrantes, duración del matrimonio y otras variables relevantes. En este artículo, exploraremos un conjunto de datos oficiales sobre divorcios en México utilizando Python y Jupyter Notebook. A través de limpieza de datos, visualizaciones y análisis estadístico, obtendremos conclusiones que nos ayudan a comprender mejor la dinámica de estos eventos. A continuación, describo los pasos que seguí para realizar este análisis de manera clara y estructurada: Obtener los datos de una fuente oficial Analizar la información descargada  Leer los datos con Panda Limpiar Datos Hacer análisis con graficas Generar una descripción de estas gráficas para obtener algunas conclusiones Las Herramientas tecnológicas que vamos a utilizar son Python Jupyter  Matplotlib seaborn ...

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