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diff --git a/es-es/pythonstatcomp-es.html.markdown b/es-es/pythonstatcomp-es.html.markdown
new file mode 100644
index 00000000..0130b72a
--- /dev/null
+++ b/es-es/pythonstatcomp-es.html.markdown
@@ -0,0 +1,238 @@
+---
+language: Statistical computing with Python
+contributors:
+    - ["e99n09", "https://github.com/e99n09"]
+filename: pythonstatcomp-es.py
+translators:
+    - ["Damaso Sanoja", "https://github.com/damasosanoja"]
+lang: es-es
+---
+
+Este es un tutorial de como realizar tareas típicas de programación estadística usando Python. Está destinado a personas con cierta familiaridad con Python y con experiencia en programación estadística en lenguajes como R, Stata, SAS, SPSS, or MATLAB.
+
+```python
+
+# 0. Cómo configurar ====
+
+""" Configurar con IPython y pip install lo siguiente: numpy, scipy, pandas,
+    matplotlib, seaborn, requests.
+        Asegúrese de realizar este tutorial con el IPython notebook para tener fácil
+    acceso a las ayudas en tiempo real y la documentación respectiva.
+"""
+
+# 1. Captura de datos ====
+
+""" Muchos prefieren Python sobre R ya que quieren interactuar mucho
+    con la web, bien sea haciendo webscraping o solicitando datos mediante
+    un API. Esto se puede hacer en R, pero en el contexto de un proyecto
+    que ya usa Python, existen beneficios al mantener un solo lenguaje.
+"""
+
+import requests # para llamados HTTP (webscraping, APIs)
+import os
+
+# webscraping
+r = requests.get("https://github.com/adambard/learnxinyminutes-docs")
+r.status_code # si es 200, el llamado ha sido exitoso
+r.text # código fuente de la página
+print(r.text) # formateado y embellecido
+# graba el código fuente en un fichero:
+os.getcwd() # verifica cual es el directorio de trabajo
+f = open("learnxinyminutes.html","wb")
+f.write(r.text.encode("UTF-8"))
+f.close()
+
+# descargando un csv
+fp = "https://raw.githubusercontent.com/adambard/learnxinyminutes-docs/master/"
+fn = "pets.csv"
+r = requests.get(fp + fn)
+print(r.text)
+f = open(fn,"wb")
+f.write(r.text.encode("UTF-8"))
+f.close()
+
+""" para saber más del módulo de peticiones, incluyendo APIs, ver
+    http://docs.python-requests.org/en/latest/user/quickstart/
+"""
+
+# 2. Leyendo un fichero CSV ====
+
+""" El paquete pandas de Wes McKinney brinda objetos 'DataFrame' en Python. Si
+    has usado R, ya estarás familiarizado con la idea de "data.frame".
+"""
+
+import pandas as pd, numpy as np, scipy as sp
+pets = pd.read_csv(fn)
+pets
+#       nombre edad  peso especies
+# 0    fluffy     3    14      cat
+# 1  vesuvius     6    23     fish
+# 2       rex     5    34      dog
+
+""" Usuarios de R: notar que Python, al igual que otros lenguajes de programación
+    normales, comienza indexando desde 0. R de forma inusual comienza desde 1.
+"""
+
+# dos formas distintas de imprimir una columna
+pets.age
+pets["age"]
+
+pets.head(2) # imprime las primeras dos filas
+pets.tail(1) # imprime la última fila
+
+pets.name[1] # 'vesuvius'
+pets.species[0] # 'cat'
+pets["weight"][2] # 34
+
+# en R, puedes esperar obtener 3 filas haciendo esto, pero aquí obtienes 2:
+pets.age[0:2]
+# 0    3
+# 1    6
+
+sum(pets.age)*2 # 28
+max(pets.weight) - min(pets.weight) # 20
+
+""" Si estás procesando grandes cantidades de cálculos de álgebra lineal, podrías
+    querer usar matrices, no DataFrames. Los DataFrames son ideales para combinar
+    columnas de diferentes tipos.
+"""
+
+# 3. Gráficas ====
+
+import matplotlib as mpl, matplotlib.pyplot as plt
+%matplotlib inline
+
+# Para hacer virtualización de datos en Python, usa matplotlib
+
+plt.hist(pets.age);
+
+plt.boxplot(pets.weight);
+
+plt.scatter(pets.age, pets.weight); plt.xlabel("age"); plt.ylabel("weight");
+
+# seaborn está por encima de matplotlib y logra mejores gráficos
+
+import seaborn as sns
+
+plt.scatter(pets.age, pets.weight); plt.xlabel("age"); plt.ylabel("weight");
+
+# también hay algunas funciones gráficas específicas de seaborn
+# nota como seaborn etiqueta automáticamente el eje x en este gráfico de barras
+sns.barplot(pets["age"])
+
+# los veteranos de R pueden seguir usando ggplot
+from ggplot import *
+ggplot(aes(x="age",y="weight"), data=pets) + geom_point() + labs(title="pets")
+# fuente: https://pypi.python.org/pypi/ggplot
+
+# incluso hay un porteo d3.js: https://github.com/mikedewar/d3py
+
+# 4. Limpieza simple de datos y análisis exploratorio ====
+
+""" Tenemos ahora un ejemplo más complicado que demuestra un flujo básico para
+    limpieza de datos que lleva a la creación de algunos gráficos exploratorios
+    y la ejecución de una regresión lineal.
+        El conjunto de datos fue transcrito de Wikipedia a mano. Contiene
+    todos los Emperadores Romanos Sagrados y fechas claves en sus vidas
+    (nacimiento, muerte, coronación, etc.).
+        El objetivo del análisis es explorar si existe alguna relación
+    entre el año de nacimiento del Emperador y su tiempo de vida.
+    fuente de datos: https://en.wikipedia.org/wiki/Holy_Roman_Emperor
+"""
+
+# cargar algunos datos de los Emperadores Romanos Sagrados
+url = "https://raw.githubusercontent.com/e99n09/R-notes/master/data/hre.csv"
+r = requests.get(url)
+fp = "hre.csv"
+f = open(fp,"wb")
+f.write(r.text.encode("UTF-8"))
+f.close()
+
+hre = pd.read_csv(fp)
+
+hre.head()
+"""
+   Ix      Dynasty        Name        Birth             Death Election 1  
+0 NaN  Carolingian   Charles I  2 April 742    28 January 814        NaN   
+1 NaN  Carolingian     Louis I          778       20 June 840        NaN   
+2 NaN  Carolingian   Lothair I          795  29 September 855        NaN   
+3 NaN  Carolingian    Louis II          825     12 August 875        NaN   
+4 NaN  Carolingian  Charles II  13 June 823     6 October 877        NaN   
+
+  Election 2      Coronation 1   Coronation 2 Ceased to be Emperor  
+0        NaN   25 December 800            NaN       28 January 814   
+1        NaN  11 September 813  5 October 816          20 June 840   
+2        NaN       5 April 823            NaN     29 September 855   
+3        NaN        Easter 850     18 May 872        12 August 875   
+4        NaN   29 December 875            NaN        6 October 877   
+
+  Descent from whom 1 Descent how 1 Descent from whom 2 Descent how 2  
+0                 NaN           NaN                 NaN           NaN  
+1           Charles I           son                 NaN           NaN  
+2             Louis I           son                 NaN           NaN  
+3           Lothair I           son                 NaN           NaN  
+4             Louis I           son                 NaN           NaN  
+"""
+
+# limpiar las columnas de Nacimiento y Muerte
+
+import re # módulo para expresiones regulares
+
+rx = re.compile(r'\d+$') # coincidencia de últimos dígitos
+
+""" Esta función aplica una expresión regular a una columna de entrada (Birth,
+    Death), nivela la lista resultante, la convierte en un objeto Series, y
+    finalmente convierte el tipo del objeto Series de string a entero. Para
+    más información sobre que hace cada parte del código, ver:
+      - https://docs.python.org/2/howto/regex.html
+      - http://stackoverflow.com/questions/11860476/how-to-unlist-a-python-list
+      - http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.html
+"""
+def extractYear(v):
+    return(pd.Series(reduce(lambda x,y: x+y,map(rx.findall,v),[])).astype(int))
+
+hre["BirthY"] = extractYear(hre.Birth)
+hre["DeathY"] = extractYear(hre.Death)
+
+# hacer una columna decir la edad estimada
+hre["EstAge"] = hre.DeathY.astype(int) - hre.BirthY.astype(int)
+
+# gráfica de dispersión simple, sin línea de tendencia, el color representa dinastía
+sns.lmplot("BirthY", "EstAge", data=hre, hue="Dynasty", fit_reg=False);
+
+# usa scipy para hacer regresiones lineales
+from scipy import stats
+(slope,intercept,rval,pval,stderr)=stats.linregress(hre.BirthY,hre.EstAge)
+# código fuente: http://wiki.scipy.org/Cookbook/LinearRegression
+
+# verifica la pendiente (slope)
+slope # 0.0057672618839073328
+
+# verifica el valor R^2 :
+rval**2 # 0.020363950027333586
+
+# verifica el valor p
+pval # 0.34971812581498452
+
+# usa seaborn para hacer un gráfico de dispersión y dibujar una regresión lineal
+# de la tendencia
+sns.lmplot("BirthY", "EstAge", data=hre);
+
+""" Para más información sobre seaborn, ver
+      - http://web.stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/
+      - https://github.com/mwaskom/seaborn
+    Para más información sobre SciPy, ver
+      - http://wiki.scipy.org/SciPy
+      - http://wiki.scipy.org/Cookbook/
+    Para ver una versión del análisis de los Emperadores Romanos usando R, ver
+      - http://github.com/e99n09/R-notes/blob/master/holy_roman_emperors_dates.R
+"""
+```
+
+Si quieres aprender más, obtén _Python for Data Analysis_ por Wes McKinney. Es un extraordinario recurso usado como referencia para escribir este tutorial.
+
+También puedes encontrar gran cantidad de tutoriales interactivos de IPython en temas específicos a tus intereses, como Pilon de Cam Davidson <a href="http://camdavidsonpilon.github.io/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers/" Title="Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers">Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers</a>.
+
+Ver más módulos para investigar:
+   - análisis de texto y procesamiento natural del lenguaje: nltk, http://www.nltk.org
+   - análisis de redes sociales: igraph, http://igraph.org/python/