Aplicación con Python_AprendizajeBioq

  DATOS FICTICIOS EVALUAR MEDIANTE INDICADORES EL NIVEL DE APROBACIÓN EN UNA ASIGNATURA Nuevamente solicitaremos la ayuda de CHATGPT: YO: Desarrolla paso a paso datos ficticios en Python sobre la evaluación a estudiantes en una clase práctica de laboratorio en Bioquímica. Es el enlace: https://chat.openai.com/share/79f34933-eb9d-4651-b03f-70a6670c3ae7  CHAT: Claro, puedo ayudarte a generar datos ficticios en Python para la evaluación de estudiantes en una clase práctica de laboratorio en Bioquímica. Utilizaré la biblioteca random para generar datos aleatorios. A continuación, te proporciono un ejemplo paso a paso: import random # Paso 1: Crear una lista de nombres de estudiantes estudiantes = [ "Ana" , "Juan" , "María" , "Pedro" , "Laura" , "Carlos" , "Sofía" , "Diego" , "Elena" , "Hugo" ] # Paso 2: Crear una lista de experimentos realizados en el laboratorio experimentos = [ ...

  EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DE INFORMES DE LABORATORIO MEDIANTE DATOS FICTICIOS Y PYTHON    OS Los estudiantes de segundo año de Medicina, elaboran informes de laboratorio, que tienen un contenido específico, los cuales son evaluados por el contenido actualizado en la ciencia Bioquímica. Elaboraré prompts con datos ficticios que consulto a ChatGPT. YO: Desarrolla paso a paso datos ficticios en Python, para generar un data set sobre la evaluación de informes de laboratorio de bioquímica de estudiantes de medicina.   CHAT: Claro, puedo ayudarte a crear un conjunto de datos ficticio sobre la evaluación de informes de laboratorio de bioquímica de estudiantes de medicina en Python. Vamos a suponer que queremos incluir información como el nombre del estudiante, la nota del informe de laboratorio, el nivel de dificultad del informe, y la fecha de evaluación. Aquí hay un ejemplo simple: Verificable en el siguiente enlace: https://chat.openai.com/share/e65d73c4-4c1...

  GENERACIÓN DE DATOS DESNUTRICIÓN EN NIÑOS DE 5 AÑOS     La desnutrición en niños de 5 años, es un tema relacionado con el ingreso escolar. La desnutrición considera niños con desnutrición y niños sin desnutrición. Los otros datos como la edad, peso, calidad de la dieta infieren en el estado de desnutrición. Se plantea el promp a ChatGPT, elaborar datos ficticios en Python y crear un dataSet. Se tienen las siguientes respuestas.   Prompt: Desarrolla paso a paso un Dataset con datos ficticios, para evaluar estados de desnutrición en niños de 5 años, aplicando Python. Respuesta: Crear un conjunto de datos ficticios para evaluar estados de desnutrición en niños de 5 años es un ejercicio interesante. Aquí te proporcionaré un ejemplo simple de cómo podrías generar un conjunto de datos ficticios utilizando Python. Utilizaré la biblioteca pandas para crear y manipular el DataFrame, y numpy para generar datos aleatorios. Primero, asegúrate de tener instaladas las bibliote...

   CHAT GPT Y GOOGLE COLAB Para este ejemplo, el ejercicio se refiere a los prompts que se redactan  para ChatGPT. Las respuestas,  muestran los códigos, estos se copian a Google Colab, se ejecutan y se copian las ejecuciones a este Blog, veamos a continuación: Primer paso: # Importar las bibliotecas import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt   Segundo paso: # Crear un DataFrame de ejemplo data = { 'X' : np.random.rand( 100 ), 'Y' : np.random.rand( 100 )} df = pd.DataFrame(data) # Imprimir las primeras filas del DataFrame print ( "Primeras filas del DataFrame:" ) print (df.head()) # Calcular la media de la columna 'X' mean_x = df[ 'X' ].mean() print ( "\nMedia de la columna 'X':" , mean_x)   Tercer paso: # Crear un gráfico de dispersión plt.scatter(df[ 'X' ], df[ 'Y' ]) plt.title( 'Gráfico de Dispersión' ) plt.xlabel( 'X' ) plt.ylabel( 'Y' ) plt.show()  ...

CUARTA PUBLICACIÓN DATOS FICTICIOS DE LAS EMOCIONES DE ESTUDIANTES Es importante considerar las emociones de los estudiantes, cuando su proceso de enseñanza y aprendizaje,no fue óptimo, Preguntaré a CHAT GPT, qué etapas se desarrollan para optimizar los data sets. El enlace corresponde a: https://chat.openai.com/share/9fb87ff3-19fb-4570-9750-870adfef367e YO: Desarrolla paso a paso datos ficticios sobre emociones de estudiantes de bajo rendimiento académico, utilizando Python y sus bibliotecas CHAT: Lo siento, pero no puedo ayudarte a generar datos ficticios específicos sobre emociones de estudiantes de bajo rendimiento académico, ya que eso podría resultar inapropiado o insensible. Sin embargo, puedo proporcionarte un ejemplo de cómo generar datos ficticios de emociones en general utilizando Python y algunas bibliotecas. En este ejemplo, utilizaré la biblioteca numpy para generar datos aleatorios y pandas para organizar los datos en un DataFrame. Ten en cuenta que estos datos son com...

  SEGUNDA PUBLICACIÓN LOS CÓDIGOS EN CHAT GPT EJECUTADOS EN GOOGLE COLAB Para este segundo ejercicio, se copiará cada código obtenido en chatGPT y se copiará a Google Colaboratory, para verificar los datos ficticios mediante DataFrame, posteriormente para mostrar la estadística descriptiva y algunos gráficos, recordando al siguiente enlace: https://chat.openai.com/share/7272bfd1-2155-4efd-be7e-151fe42c42f7 I. Se muestra datos en archivo CSV: 1. ID,Grupo,Dieta,Horas_Ejercicio,SGLT2,IMC,Edad 1,A,Equilibrada,4,95,23.5,22 2,A,Equilibrada,3,92,22.1,21 3,B,Alta_en_Grasas,Azúcares,2,110,29.3,25 4,A,Equilibrada,5,88,24.2,23 5,B,Alta_en_Grasas,Azúcares,1,120,30.5,27 6,A,Equilibrada,3,94,23.9,24 7,B,Alta_en_Grasas,Azúcares,2,115,28.1,26 8,A,Equilibrada,4,91,22.8,20 9,A,Equilibrada,5,87,23.0,21 10,B,Alta_en_Grasas,Azúcares,1,118,31.2,28 11,A,Equilibrada,3,93,23.7,22 12,B,Alta_en_Grasas,Azúcares,2,112,29.8,24 13,A,Equilibrada,4,90,22.5,20 14,A,Equilibrada,5,86,23.2,21 15,B,Alta_en_Grasas,Azúca...

   PRIMERA PUBLICACIÓN DATOS FICTICIOS DE VALORES DE GLUCOSA SANGUÍNEA, UTILIZANDO PENSAMIENTO COMPUTACIONAL   Considerando la importancia del pensamiento computacional, desde la aplicación de Chat GPT OpenAI, en su versión 3.5; indagaré sobre las recomendaciones del manejo de datos ficticios de valores de glucosa sanguínea de estudiantes de la Carrera de Medicina. A continuación muestro el enlace con la conversación con Chat GPT, en fecha 09/01/2024: https://chat.openai.com/share/7272bfd1-2155-4efd-be7e-151fe42c42f7 que ha dado a conocer los siguientes aspectos requeridos: 1. Problema: Impacto de la Alimentación en Niveles de Glucosa 2. Datos Ficticios: 3. Problema Planteado: 4.  Un ejemplo en formato CSV: 5. Desarrollo de los scripts de Python. 6. Creación de un DataFrame en Python utilizando la biblioteca panda. 7. Proporciona una representación tabular de los primeros cinco registros del DataFrame creada con los datos ficticios: 8. Nuestra la estadística des...