Una guía completa y práctica de las bibliotecas fundamentales para Data Science en Python, con un diseño limpio tipo documentación técnica.
- ✅ Diseño profesional estilo Read the Docs - Sin apariencia de IA
- ✅ Contenido humanizado - Explicaciones claras como si te las contara un colega
- ✅ Ejemplos del mundo real - Casos de uso prácticos y aplicables
- ✅ Navegación intuitiva - Sidebar con todas las secciones
- ✅ Responsive - Funciona en todos los dispositivos
- ✅ 100% estático - HTML puro, sin dependencias
- Estructuras de datos (Series y DataFrame)
- Indexación avanzada (.loc, .iloc, .at, .iat)
- GroupBy y agregaciones
- Ejemplos prácticos de análisis de ventas
- Arrays y operaciones matriciales
- Broadcasting explicado con ejemplos reales
- Indexación booleana y fancy indexing
- Normalización y transformación de datos
- API orientada a objetos (la forma profesional)
- Subplots y layouts complejos
- Personalización con rcParams
- Ejemplos completos de visualizaciones
- Gráficos de distribución
- Análisis de correlaciones con heatmaps
- FacetGrid para visualizaciones múltiples
- Ejemplo completo de EDA (Exploratory Data Analysis)
cd documentation-site
git init
git add .
git commit -m "Initial commit: Data Science Docs"
git branch -M main
git remote add origin https://github.com/TU-USUARIO/python-data-science-docs.git
git push -u origin mainLuego ve a Settings → Pages → Branch: main → Save
gh repo create python-data-science-docs --public --source=. --push
gh repo edit --enable-pages --pages-branch mainTu sitio estará en: https://TU-USUARIO.github.io/python-data-science-docs/
- Paleta profesional: Azules y grises tipo documentación técnica
- Tipografía: IBM Plex Sans para texto, IBM Plex Mono para código
- Layout: Sidebar fija + contenido scrollable
- Código: Syntax highlighting personalizado
- Callouts: Notas, tips y warnings para resaltar información
Tranquilo, nadie puede hackear o robar tus datos porque GitHub Pages solo sirve archivos estáticos. No hay:
- Base de datos
- Backend
- Contraseñas
- Información personal
Es como tener un libro publicado - cualquiera puede leerlo, pero nadie puede modificarlo o acceder a tu cuenta de GitHub a través de él.
Para proteger tu cuenta de GitHub:
- Usa contraseña fuerte
- Activa 2FA (Two-Factor Authentication)
- No compartas tu Personal Access Token
Edita las variables CSS al inicio de index.html:
:root {
--primary: #2c5aa0;
--accent: #0ea5e9;
/* etc... */
}- Agrega el enlace en el sidebar
- Crea una nueva
<section id="tu-seccion"> - Sigue la estructura existente
Todo el contenido está en HTML semántico, fácil de editar. Los bloques de código usan:
<div class="code-toolbar">
<span class="code-lang">python</span>
</div>
<pre><code>
<!-- Tu código aquí -->
</code></pre>documentation-site/
├── index.html # Todo el sitio (HTML + CSS + JS)
└── README.md # Esta documentación
Sí, es un solo archivo. Esto hace que sea:
- ✅ Fácil de desplegar
- ✅ Súper rápido de cargar
- ✅ No requiere build process
- ✅ Funciona offline
Esta documentación NO es una copia de la documentación oficial. Es:
- Práctica primero: Ejemplos reales antes que teoría
- Humanizada: Escrita como si te lo explicara un colega
- Errores comunes: Te advierte de los errores que todos cometemos
- Por qué, no solo cómo: Explica el razonamiento detrás de las decisiones
Cuando hagas cambios:
git add .
git commit -m "Actualizar contenido de Pandas"
git pushLos cambios se reflejan automáticamente en 1-2 minutos.
¿Encontraste un error? ¿Tienes una mejor explicación?
- Fork el repo
- Haz tus cambios
- Abre un Pull Request
Todo el contenido técnico está basado en:
MIT License - Usa, modifica y comparte libremente.
Hecho con ❤️ para la comunidad de Data Science
Si te resulta útil, dale una ⭐ al repositorio.