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| author | Marcel Ribeiro-Dantas <ribeirodantasdm@gmail.com> | 2024-06-21 02:11:51 -0300 |
|---|---|---|
| committer | GitHub <noreply@github.com> | 2024-06-21 02:11:51 -0300 |
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diff --git a/es-es/pythonstatcomp-es.html.markdown b/es-es/pythonstatcomp-es.html.markdown index 96ce2c1c..2efdfe14 100644 --- a/es-es/pythonstatcomp-es.html.markdown +++ b/es-es/pythonstatcomp-es.html.markdown @@ -231,8 +231,9 @@ sns.lmplot("BirthY", "EstAge", data=hre); 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>. +También puedes encontrar gran cantidad de tutoriales interactivos de IPython en temas específicos a tus intereses, como Pilon de Cam Davidson [Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers](http://camdavidsonpilon.github.io/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers/). 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/ + + - análisis de texto y procesamiento natural del lenguaje: [nltk](http://www.nltk.org) + - análisis de redes sociales: [igraph](http://igraph.org/python/) |