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<title>Integración de herramientas estadísticas con Python</title>
<creator>Delgado de Paz, Elvira</creator>
<contributor>Corrales Astorgano, Mario</contributor>
<contributor>Tejedor García, Cristian</contributor>
<contributor>Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid</contributor>
<description>En los últimos años, el cambio de las tecnologías analógicas a digitales ha supuesto un gran crecimiento&#xd;
de la generación de datos de todo tipo. A partir de estos datos puede ser interesante obtener&#xd;
información que pronostique acciones futuras y mida el desempeño de las acciones de una empresa.&#xd;
Por ello, existe una alta variedad de herramientas para analizar datos entre las que escoger, ya que cada&#xd;
una proporciona una funcionalidad distinta. Debido a la facilidad de aprendizaje, su versatilidad y su&#xd;
extensa comunidad de desarrollo, Python se ha impuesto últimamente ante otros softwares como primera&#xd;
elección entre los desarrolladores. Sin embargo, aunque es uno de los lenguajes de programación&#xd;
con un aprendizaje más sencillo, para realizar un análisis profundo de los datos es necesario utilizar&#xd;
múltiples librerías y ejecutar comprobaciones sobre la composición y estructura de los datos y así elegir&#xd;
las técnicas más adecuadas. Por todo lo anterior, el objetivo principal de este proyecto es implementar&#xd;
una aplicación que integre múltiples funcionalidades estadísticas en una sola librería de Python, accesible&#xd;
a cualquier usuario y fácil de usar. Además de la posibilidad de ampliar su funcionalidad en un&#xd;
futuro.</description>
<description>In the last years, the change from analog to digital technologies has led to a great growth in the&#xd;
generation of all kinds of data. From these data it could be interesting to obtain information that forecasts&#xd;
future actions and measures the performance of a company’s actions. Therefore, there is a wide variety&#xd;
of data analysis tools that the user can choose, since each one provides a different functionality. Python&#xd;
has prevailed over other software programs as the first choice among developers due to its easy learning,&#xd;
versatility and extensive development community. Even though it is one of the programming languages&#xd;
easier to learn, to perform a deep analysis of the data it is necessary to use multiple libraries and run&#xd;
checks on the composition and structure of the data and thus choose the most appropriate techniques.&#xd;
For all of the above reasons, the main goal of this project is to implement an application that integrates&#xd;
multiple statistical functionalities in a single Python library, accessible to any user and easy to use.&#xd;
Futhermore, the application code will be extensible and flexible for adding new funcionality.</description>
<date>2022-11-18</date>
<date>2022-11-18</date>
<date>2022</date>
<type>info:eu-repo/semantics/bachelorThesis</type>
<identifier>https://uvadoc.uva.es/handle/10324/57251</identifier>
<language>spa</language>
<rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</rights>
<rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</rights>
<rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</rights>
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