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	Python es un lenguaje de programación interpretado cuya filosofía hace hincapié en la legibilidad de su código. Aprende más en Kaggle learn
	Jupyter Notebook es un entorno interactivo de Python, que se ejecuta de forma local en el navegador. En los cuadernos de Jupyter se puede incluir (en forma de celdas) tanto código Python, como gráficas y documentación en formato markdown que te ayuden en el análisis e explicación de tus datos.
	Google Colab es un entorno gratuito de Jupyter Notebook que no requiere configuración y que se ejecuta completamente en la nube. Colabo te permite escribir y ejecutar código, guardar y compartir tus análisis y tener acceso a recursos informáticos muy potentes (GPUs y TPUs por tiempo limitado), todo de forma gratuita desde el navegador.
	Numpy es una librería de Python para crear y operar con vectores y matrices. Esta librería (programada en C) ofrece a Python eficiencia en la computación numérica.
	Pandas es un paquete de Python que proporciona estructuras de datos para el manejo de datasets o dataframes. Pandas depende de Numpy, la librería que añade eficiencia numérica en Python. Los principales tipos de datos que pueden representarse con pandas son los datos tabulares con columnas (llamadas variables) y muchas filas. También se pueden representar series temporales. Pandas permiten leer y escribir datos en diferentes formatos (CSV, Excel, SQL,...) y la manipulacion de datos como seleccionar y filtrar datos en función de posición, valor o etiquetas, fusionar y unir datos, transformar datos aplicando funciones tanto en global como por ventanas, manipulación de series temporales, hacer gráficas y mucho más. Aprende más en Kaggle learn