CHAN.MX

hermano esto lo escribo en base a chapeto , pero si te soy sincero si muestras amor , juro por mi vida que cubrire mexico de flores

Lenguajes de Programación (libres y usados en ciencia de datos

### 1. *Python*
* *Usos:* Ciencia de datos, IA, web, automatización, scripting.
* *Por qué usarlo:* Enorme comunidad, muchas librerías (Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow).
* *Ideal para:* Principiantes hasta avanzados.

### 2. *R*
* *Usos:* Estadística, análisis exploratorio de datos, visualización.
* *Por qué usarlo:* Excelente para análisis estadísticos y reportes con RMarkdown.
* *Ideal para:* Científicos sociales, economistas, estadísticos.

### 3. *Julia*
* *Usos:* Computación científica, modelado matemático, alto rendimiento.
* *Por qué usarlo:* Muy rápido, sintaxis clara, orientado a científicos e ingenieros.
* *Ideal para:* Avanzados o quienes necesitan rendimiento superior.


## 🛠️ Editores de Código y Entornos de Desarrollo (libres y recomendados)

| Herramienta | Tipo | Nivel | Notas
| VS Code | Editor de código | Todos | Ampliamente usado, extensible. Gratuito (de Microsoft, pero basado en código abierto). |
| Jupyter Notebook | Entorno interactivo (Python/R) | Todos | Ideal para ciencia de datos y notebooks educativos. |
| RStudio (open source) | IDE para R y Python | Todos | Fantástico para análisis y visualización. |
| Spyder | IDE para Python (estilo MATLAB) | Principiante/intermedio | Ligero y enfocado en ciencia. |
| Geany / Kate / Gedit / Vim / Emacs | Editores de texto ligeros | Intermedio | Alternativas según preferencia. Emacs y Vim son muy personalizables. |


## 📚 Plataformas de Aprendizaje (con recursos abiertos o gratuitos)

| [Kaggle](https://www.kaggle.com) | Datasets + notebooks | Genial para practicar con proyectos reales. Tiene cursos interactivos de Python, ML, etc. |
| [Google Colab](https://colab.research.google.com) | Jupyter en la nube | Corre Python gratis sin instalar nada. GPUs disponibles. |
| [The Odin Project](https://www.theodinproject.com) | Desarrollo web | Totalmente gratuito y muy bien estructurado. |
| [freeCodeCamp](https://www.freecodecamp.org) | Full stack y ciencia de datos | En español también, con certificaciones gratuitas. |
| [Coursera / edX (con opción gratuita)](https://www.coursera.org/) | MOOCs universitarios | Puedes auditar cursos sin pagar. |


## 📊 Herramientas libres para análisis de datos y visualización

* Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly (Python)
* ggplot2, dplyr, tidyr (R)
* JuliaPlots, Gadfly (Julia)
* Orange Data Mining: GUI para ciencia de datos (alternativa a KNIME o RapidMiner).
* Apache Superset / Metabase: Visualización y dashboards desde SQL u otras fuentes.

## 🔄 Experiencias y consejos para estudiantes / entusiastas
empieza con python en lo personal , te diria que comprendieras el proceso de python hasta el ultimo else en plataformas como notepad++ a que voy con esto que es muy liviano segun tengo entendido y realmente es una herramienta muy buena en lo personal si lo es, primero empieza entendiendo luego escribiendo tu propio codigo y empieza a escalar,

documenta lo que haces , sinceramente comprate una camara y empieza a grabar todas las mdds que hagas pero grabalas como una historia solo para ti