2026-04-23T00:16:46Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/requestoai:uvadoc.uva.es:10324/572512025-02-05T13:10:46Zcom_10324_38col_10324_852
Integración de herramientas estadísticas con Python
Delgado de Paz, Elvira
Corrales Astorgano, Mario
Tejedor García, Cristian
Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid
En los últimos años, el cambio de las tecnologías analógicas a digitales ha supuesto un gran crecimiento
de la generación de datos de todo tipo. A partir de estos datos puede ser interesante obtener
información que pronostique acciones futuras y mida el desempeño de las acciones de una empresa.
Por ello, existe una alta variedad de herramientas para analizar datos entre las que escoger, ya que cada
una proporciona una funcionalidad distinta. Debido a la facilidad de aprendizaje, su versatilidad y su
extensa comunidad de desarrollo, Python se ha impuesto últimamente ante otros softwares como primera
elección entre los desarrolladores. Sin embargo, aunque es uno de los lenguajes de programación
con un aprendizaje más sencillo, para realizar un análisis profundo de los datos es necesario utilizar
múltiples librerías y ejecutar comprobaciones sobre la composición y estructura de los datos y así elegir
las técnicas más adecuadas. Por todo lo anterior, el objetivo principal de este proyecto es implementar
una aplicación que integre múltiples funcionalidades estadísticas en una sola librería de Python, accesible
a cualquier usuario y fácil de usar. Además de la posibilidad de ampliar su funcionalidad en un
futuro.
In the last years, the change from analog to digital technologies has led to a great growth in the
generation of all kinds of data. From these data it could be interesting to obtain information that forecasts
future actions and measures the performance of a company’s actions. Therefore, there is a wide variety
of data analysis tools that the user can choose, since each one provides a different functionality. Python
has prevailed over other software programs as the first choice among developers due to its easy learning,
versatility and extensive development community. Even though it is one of the programming languages
easier to learn, to perform a deep analysis of the data it is necessary to use multiple libraries and run
checks on the composition and structure of the data and thus choose the most appropriate techniques.
For all of the above reasons, the main goal of this project is to implement an application that integrates
multiple statistical functionalities in a single Python library, accessible to any user and easy to use.
Futhermore, the application code will be extensible and flexible for adding new funcionality.
2022-11-18T15:48:02Z
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2022
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
https://uvadoc.uva.es/handle/10324/57251
spa
info:eu-repo/semantics/openAccess
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