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Integración de herramientas estadísticas con Python Delgado de Paz, Elvira Corrales Astorgano, Mario Tejedor García, Cristian 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 info:eu-repo/semantics/bachelorThesis spa https://uvadoc.uva.es/handle/10324/57251 https://uvadoc.uva.es/bitstream/10324/57251/3/license.txt 289d98c1665ee0d20312360f0e8643c8 https://uvadoc.uva.es/bitstream/10324/57251/1/TFG-G5795.pdf 20649fe7ac177b2a34734328c42c8518 Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional