Ejercicios Numpy proyecto cálculo de estadísticas sobre estudiantes

Ejercicio de programación: Cálculo de estadísticas de Numpy sobre estudiantes

Este ejercicio de programación está diseñado para poner a prueba tus conocimientos en Numpy. Es un ejercicio para expertos que requiere un dominio completo de la tecnología.

Tipo: Proyecto 30 minutos estimados 500 puntos de experiencia

Información adicional del ejercicio

Desarrolla un proyecto en Python con Numpy para calcular notas finales y estadísticas de estudiantes usando datos de archivos CSV.

Contenido del ejercicio

Preparar el entorno de trabajo:

Abre Visual Studio Code y asegúrate de tener instalado el plugin de Jupyter.
Crea un nuevo archivo Jupyter Notebook (.ipynb).

Importar las librerías necesarias:

Importa Numpy y cualquier otra librería que consideres necesaria.

Cargar los datos:

Utiliza Numpy para cargar los archivos calificaciones_1.csv, calificaciones_2.csv y calificaciones_3.csv.
Almacena cada conjunto de calificaciones en un array separado.

Calcular la nota final:

Aplica los pesos correspondientes a cada conjunto de calificaciones.
Suma los resultados ponderados para obtener la nota final de cada estudiante.

Realizar cálculos estadísticos:

Calcula y muestra la media de las notas finales.
Calcula y muestra la mediana de las notas finales.
Calcula y muestra el valor mínimo y máximo de las notas finales.
Calcula los cuartiles y el rango intercuartílico.
Calcula la desviación estándar de las notas finales.

Documentar el código:

Asegúrate de comentar el código explicando cada paso.
Incluye celdas de Markdown en el Jupyter Notebook para explicar los resultados obtenidos.

Guardar y revisar:

Guarda el archivo Jupyter Notebook.
Revisa el código y los resultados para asegurarte de que todo funciona correctamente.

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Alan Sastre

Ingeniero de Software y formador, CEO en CertiDevs

Ingeniero de software especializado en Full Stack y en Inteligencia Artificial. Como CEO de CertiDevs, Numpy es una de sus áreas de expertise. Con más de 15 años programando, 6K seguidores en LinkedIn y experiencia como formador, Alan se dedica a crear ejercicios prácticos y contenido educativo de calidad para desarrolladores de todos los niveles.

Solución al ejercicio de programación en Numpy

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Completa el ejercicio de programación en Numpy para acceder a la solución paso a paso, explicaciones detalladas y mejores prácticas.

solution.js

JavaScript

1 function solveChallenge ( input ) {

2 // Algoritmo optimizado O(n log n)

3 const data = parseInput ( input );

4 const sorted = data . sort (( a , b ) => a - b );

6 // Aplicar técnica de dos punteros

7 let left = 0 , right = sorted . length - 1 ;

8 const result = [];

10 while ( left < right ) {

11 const sum = sorted [ left ] + sorted [ right ];

12 if ( sum === target ) {

13 result . push ([ sorted [ left ], sorted [ right ]]);

14 left ++; right --;

15 } else if ( sum < target ) {

16 left ++;

17 } else {

18 right --;

19 }

20 }

22 return result ;

23 }

Código completo

Explicaciones

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Ejercicios de programación en Numpy: Práctica y Certificación

Los ejercicios de programación son fundamentales para dominar Numpy. Este ejercicio está diseñado para poner a prueba tus conocimientos prácticos y ayudarte a consolidar lo aprendido en las lecciones teóricas. La práctica constante con ejercicios de programación es la clave para convertirte en un desarrollador experto.

¿Por qué resolver ejercicios de programación?

Resolver ejercicios de programación en Numpy te permite:

Aplicar conocimientos teóricos: Poner en práctica los conceptos aprendidos en las lecciones de Numpy.
Identificar áreas de mejora: Descubrir qué conceptos necesitas reforzar en tu aprendizaje de Numpy.
Prepararte para certificaciones: Los ejercicios te preparan para obtener certificados profesionales en Numpy.
Mejorar tu perfil profesional: Demostrar tus habilidades prácticas en Numpy.

Metodología de aprendizaje

Nuestros ejercicios de programación están diseñados siguiendo una metodología probada de aprendizaje progresivo. Cada ejercicio en Numpy está cuidadosamente estructurado para llevar tus habilidades al siguiente nivel. Comenzamos con conceptos fundamentales y avanzamos gradualmente hacia desafíos más complejos que reflejan situaciones reales del desarrollo de software profesional.

Certificación y validación de conocimientos

Al completar ejercicios de programación, no solo mejoras tus habilidades técnicas, sino que también puedes obtener certificados que validan tu expertise en Numpy. Estos certificados son reconocidos por empresas y pueden ser una gran adición a tu perfil profesional de LinkedIn o tu CV como desarrollador.

Los ejercicios están alineados con los estándares de la industria y cubren desde conceptos básicos hasta técnicas avanzadas de programación en Numpy. Cada ejercicio incluye casos de prueba y ejemplos prácticos que te ayudarán a comprender mejor cómo aplicar lo aprendido en proyectos reales.