Fuentes de Datos - ITAM
Curso
Tareas 29 Calendario Exámenes 4 Proyectos 2
Contenido
1 Introducción
1.1 Presentación Introducción
1.2 Temario del Curso
2 Pipeline De Datos
2.1 Pipeline de Datos
3 Fsf Os
3.1 Pipeline de Datos
4 La Terminal
4.1 Conceptos Básicos de la Terminal
4.2 Navegación y Rutas
4.3 Atajos y Productividad
4.4 Manipulación de Archivos
4.5 Comandos Útiles
4.6 Instalación de Paquetes
5 Bash - El Lenguaje
5.1 Bash como Lenguaje de Programación
5.2 Variables en Bash
5.3 Variables de Entorno
5.4 Entrada y Salida (I/O)
5.5 Expansión y Sustitución
5.6 Scripting Básico
6 Git y GitHub
6.1 Git y GitHub: Configuración Inicial
6.2 Estructura del Curso y Tu Carpeta Personal
6.3 Flujo de Trabajo para Entregar Tareas
6.4 Cheatsheet: Comandos Básicos de Git, GitHub y Terminal
6.5 Tarea: Configuración y Certificación de GitHub
6.7 Arquitectura de Git: Cómo Funciona Por Dentro
7 Expresiones Regulares (Regex)
7.1 ¿Qué es Regex?
7.2 Caracteres Literales
7.3 Metacaracteres: Los Símbolos Especiales
7.4 Estructuras: [], (), {}
7.5 Ejemplos Prácticos en Terminal
8 Contenedores
8.1 ¿Qué son los contenedores?
8.2 Docker
8.3 Podman
8.4 Benchmarks: midiendo el rendimiento de contenedores
8.5 Volúmenes
8.6 Contenedores anidados
8.7 Exercises
8.7.1 Lab1 Bind Mounts
8.7.2 Lab3 Dev Workflow
8.7.3 Lab4 Donde Vive
8.8 Scripts
9 Python
9.1 Introducción a Python
9.2 Fundamentos de Python
10 IDEs (VS Code)
10.1 ¿Qué es una IDE?
10.2 VS Code: instalación, layout y shortcuts
10.3 Python en VS Code (entornos, ejecutar y debuggear)
10.4 Extensiones, settings y personalización
10.5 Jupyter notebooks, tabs y flujo de trabajo
10.6 Ejercicio E2E: proyecto Python + Docker en VS Code
11 Python Intermedio
11.1 Repaso: Paquetes, módulos e imports
11.2 Clases y Programación Orientada a Objetos
11.3 Estilo y legibilidad
11.4 Testing y documentación en Python
11.5 Paquetes instalables: de código a librería
11.6 Diseñando una librería
12 Modulo 12: Pandas — Arquitectura y Pipelines de Datos
12.1 Pandas en contexto
12.2 Arquitectura y pipelines de datos
13 Modulo 13: Pandas — I/O y Combinacion de Datos
13.1 I/O y Encodings
13.2 Combinando DataFrames
14 Modulo 14: Pandas — Transformaciones y Tiempo
14.1 Funciones vectorizadas: apply, map y transform
14.2 Timestamps, Timezones y Groupby
14.3 Pandas 3.0 — Que cambio y por que importa
15 Arquitectura de Computadoras
15.1 La Máquina: Arquitectura General
15.2 Los Procesadores: CPU, GPU y NPU
15.3 Rendimiento y Escala
15.4 Scripts
16 Cómputo: Secuencial, Concurrente, Paralelo y Distribuido
16.1 Procesos, Hilos y el GIL
16.2 El Framework Matemático y el Modelo Secuencial
16.3 Concurrencia, Asincronía y los Modelos M2–M4
16.5 Paralelismo — M5, Ley de Amdahl y Chatbot v3
16.6 Librerías Python y Árbol de Decisión
16.7 Cómputo Distribuido — Introducción Conceptual y Síntesis
16.7 asyncio — Fundamentos: Event Loop, async/await y gather
16.8 asyncio — Patrones Avanzados y Anti-patrones
16.9 Scripts
17 Polars — DataFrames modernos
17.1 Historia y diseño de Polars
17.2 Arquitectura de Polars
17.3 Polars puro
17.4 Pipeline E2E en Polars
17.5 Polars vs pandas
17.6 Benchmarks: Polars vs pandas
18 Introducción a APIs
18.1 ¿Qué es una API?
18.2 HTTP: el protocolo base
18.3 REST y CRUD
18.4 Streaming y Server-Sent Events
18.5 WebSockets
18.6 Polling y Webhooks
18.7 gRPC y Protocol Buffers
18.8 GraphQL
18.9 SOAP y protocolos legado
18.10 Comparacion y arbol de decision
18.11 Scripts
A Stack
A.1 Introducción
A.1.1 Configuración de Cuentas
A.2 Large Language Models (LLMs)
A.2.1 Large Language Models (LLMs)
A.3 Configuración del Sistema Operativo
A.3.1 Guía de Sistema Operativo: WSL2 y Linux
A.3.2 Guía para Estudiantes: Usar GitHub Codespaces y Ona (antes Gitpod) Solo con el Navegador
Documentación
Developer Guide
Architecture
Preprocessing
Eleventy
Theming
Components
Templates
Troubleshooting
Deployment
Guía del Estudiante
Navegacion
Accesibilidad
Tareas
Guía del Profesor
Estructura
Frontmatter
Componentes
Mermaid
Buenas Practicas
P26
Aleatorio Inicio
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Módulo 1: Introducción

Bienvenido al Stack Tecnológico del curso. Antes de instalar herramientas, necesitas crear las cuentas que usaremos durante el semestre.

Contenido

  1. Configuración de Cuentas
    • Cuentas en plataformas de LLM y DataCamp.
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