lauralpezb/preparacion_datos

Guía para preparación de datos.

Preparacion_datos

Guía para preparación de datos.

En este repositorio encontrarás un notebook de preparación de datos con Python.

Librerias usadas:

• Pandas
• Numpy
• Matplotlib
• Seaborn

Se usará el dataset datos_credito_alemania.

Precondición: Es necesario instalar Jupyter notebook/Python 3.

Para crear el entorno de desarrollo local:

1. Clone o fork este repositorio en su maquina local. Puedes clonarlo desde Github descargando como .zip o desde git:

$git clone https://github.com/lauralpezb/Preparacion_datos.git

2. Ingresar a la carpeta donde está el proyecto.

cd Preparacion_datos/

3. Crear un ambiente virtual:

Mac/Linux:

python3 -m venv <nombre_env>
source <nombre_env>/bin/activate

Windows:

python -m venv <nombre_env>
<nombre_env>\Scripts\activate

4. Instalar los requerimientos:

pip install -r requirements.txt

5. Abrir Jupyter notebook e ingresar a la ubicación del archivo para correrlo.

Guia para instalar Jupyter

Luego de instalar Jupyter notebook:

jupyter notebook

Autor:

• Laura López Bedoya - lauralpezb