Las humanidades digitales combinan la programación por computador con el estudio de las humanidades en general. Este libro propone el lenguaje de programación Python para realizar investigaciones en humanidades, así, desarrolla casos posibles en varios campos y da las instrucciones para iniciarse en este lenguaje de programación para humanistas.
Python para humanidades digitales ofrece instrucciones desde la instalación de la interfaz de trabajo, la obtención de datos y la manipulación de datos mediante códigos y librerías que pueden entrenar a cualquier humanista novato en programación.
Dirigido a estudiantes de pregrado y posgrado, a docentes de humanidades y a cualquier investigador que esté interesado en realizar estudios masivos de datos en literatura, historia, música, artes visuales, educación, bibliometría, entre otros.
Incluye:
Instrucciones con ejemplos reales de investigación en humanidades digitales.
Diálogo interdisciplinar y transdisciplinar que permite la creación de investigaciones novedosas.
Aproximación didáctica hecha a partir del trabajo colaborativo de matemáticos y humanistas.
Contenidos en el Sistema de Información en Línea (SIL):
Al final del libro encontrará el código para ingresar información en Línea - SIL - donde podrá encontrar todos los bloques de código incluidos en el libro.
Prefacio
1 Introducción
1.1 Instalación
1.2 Conceptos básicos
1.3 Acceso a datos
1.4 Errores comunes
I Obtención de datos
2 Tipos de datos
2.1 Secuencias de caracteres
2.2 Falsos y verdaderos
2.3 Números
2.4 Listas
2.5 Tuplas
2.6 Diccionarios
2.7 Ejercicios
3 Trabajando con datos externos
3.1 Archivos de texto sin formato
3.2 Archivos con formato JSON
3.3 Archivos con formato pdf
3.4 Archivos de datos en formato csv y la librería pandas89
3.5 Ejercicios
4 Trabajando con datos en la Web
4.1 HTML
4.2 Scraping con BeautifulSoup
4.3 Extracción de artículos en un currículo CvLAC
4.4 Ejercicios
II Manipulación de datos
5 Manipulación de texto
5.1 Expresiones regulares
5.2 Conjuntos de datos y más de la librería pandas
5.3 Ejercicios
6 Procesamiento natural del lenguaje con spaCy
6.1 Instalación de spaCy y descarga de corpus
6.2 Token, Span y Doc
6.3 Reconocimiento de entidades nombradas
6.4 Ejercicios
7 Redes
7.1 Conceptos básicos
7.2 Centralidad, densidad y diámetro
7.3 Comunidades
7.4 Ejercicios
Referencias
Índice de bloques de código
Índice alfabético
