
Guías UNAD › Programación para el Análisis de Datos › Tarea 2
¿Buscas la guía de actividades y rúbrica de evaluación de Tarea 2 – Programación científica y tratamiento de datos del curso Programación para el Análisis de Datos (código 203008069) de la UNAD, periodo 2026 II (16-04)? Aquí puedes leerla completa en el visor de esta página, descargarla en PDF y cotizar con nosotros el desarrollo de la actividad.
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Implementar soluciones de programación científica en Python, desde el reconocimiento y configuración del entorno de desarrollo hasta la aplicación de estructuras de datos, funciones, bibliotecas especializadas y técnicas de tratamiento, limpieza, transformación y unión de datos, para estructurar y preparar información utilizable en procesos de análisis.
Obtener la certificación Python for Data Science de Cognitive Class (IBM) y desarrollar en Jupyter Notebook cinco bloques progresivos de programación científica: configuración del entorno, estructuras de datos y funciones, DataFrames y carga de datos, APIs, JSON y limpieza, y joins, groupby y pivot_table, cada uno con código comentado, Markdown, análisis y bitácora de IA.
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Las evidencias de esta actividad son: un notebook .ipynb con el certificado de Cognitive Class y los cinco bloques resueltos: entorno, estructuras de datos y funciones, DataFrames, APIs y limpieza, y joins, groupby y pivot_table.
La actividad inicia el lunes, 31 de agosto de 2026 y finaliza el domingo, 11 de octubre de 2026. Te recomendamos entregar con varios días de anticipación.
Esta actividad tiene un puntaje de 150 puntos dentro de Programación para el Análisis de Datos (203008069) de la UNAD.
Sí. Desarrollamos la actividad completa siguiendo la guía y la rúbrica de evaluación, con redacción propia y normas APA. Escríbenos por WhatsApp y te cotizamos al instante.
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Evidencias de la actividad:
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