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隆Te damos la bienvenida al m贸dulo 4! En todos los campos que podamos imaginarnos, desde la agricultura hasta el mercadeo, pasando por la educaci贸n, la biolog铆a y el deporte, es cada vez m谩s frecuente el an谩lisis de datos. En muchos casos, los datos disponibles se han ido volviendo progresivamente m谩s complejos y grandes hasta el punto de que algo tan poco trascendente como un partido de f煤tbol puede generar hoy millones de registros que luego alguien tendr谩 que analizar. Sin embargo, para trabajar bien sea con poca o con mucha informaci贸n tenemos que resolver antes varias problemas: c贸mo cargar los datos y c贸mo organizarlos, c贸mo hacer b煤squedas eficientes, c贸mo procesar los datos y c贸mo visualizar gr谩ficamente su contenido. Estas son s贸lo algunas de las preguntas que nuestros programas tienen que resolver. 隆Si para cada uno tuvi茅ramos que ocuparnos de todos estos detalles, no terminar铆amos nunca de construirlos! Afortunadamente existen las librer铆as: programas y funciones bien empaquetados que podemos integrar a nuestros propios programas para reutilizar sus funcionalidades. En Python existen miles de librer铆as que nos resuelven varios de los problemas que mencionamos arriba, pero indiscutiblemente las librer铆as Numpy, Matplotlib y Pandas son las que se han convertido pr谩cticamente en un est谩ndar. En este m贸dulo estudiaremos los aspectos m谩s importantes de estas librer铆as, pero nuestro objetivo primordial no es que te vuelvas un experto en su uso. Nuestro objetivo real es que desarrolles la habilidad para adoptar una nueva librer铆a instal谩ndola, revisando su documentaci贸n, siguiendo tutoriales y resolviendo problemas que sean progresivamente m谩s complicados. Si al final de este m贸dulo no eres un experto en Pandas pero eres capaz de indagar y adoptar cualquier otra librer铆a de Python que requieran tus programas, habremos logrado nuestro objetivo. Ten en cuenta que el tiempo estimado para la realizaci贸n de todas las actividades de este m贸dulo es de cerca de 20 horas, tiempo que puedes invertir de acuerdo con tus posibilidades. Nuestra recomendaci贸n es que desarrolles todas las actividades en el orden propuesto y que consideres hacerlo en un tiempo de dos semanas.