Plan del curso

Plan del curso

¿Cuál es diferenciador de este curso?

Sabemos y tenemos bien claro que la estadística descriptiva es súper común, pero el diferenciador más grande de este curso es que estamos contextualizando la estadística descriptiva específicamente para Ciencia de Datos. No solo vamos a entender las fórmulas matemáticas si no el contexto de la estadística para descubrir todas las caras que tiene.
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¿Cuáles serán los puntos específicos que vamos a tratar en este curso?

• Primera parte del curso: Vamos a abordar cuales son los elementos de estadística la descriptiva para la ingesta y el procesamiento de los datos.

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• Segunda parte del curso: Vamos a ver análisis exploratorio de los datos, identificar correlaciones de los datos, abordaremos si a partir de eso podemos reducir el conjunto de datos que necesitamos para un modelo, por ejemplo. Entonces, el objetivo es abordar los estadísticos para exploración y analítica.

Plan del curso

Estadísticos para ingesta y procesamiento

• Conocer los tipos de variables
• Definir el pipeline o flujo de procesamiento (cambio de formato, normalización, escalamiento)

Estadística para analítica y exploración

• Análisis exploratorio de los datos
• Correlaciones, reducción de datos

Encontré este artículo de Análisis exploratorio de datos que me resultó muy interesante. Vamos por el camino correcto futuros Data Scientist.

https://es.wikipedia.org/wiki/Análisis_exploratorio_de_datos

Francisco Camacho es una gran profesor de matemáticas. 😉

Gran trabajo del Profesor Francisco Camacho, es el segundo curso que tomo con él, gran calidad en sus cursos, es un privilegio tomar esta clase.

Estoy viendo estadística en la U, así que estoy en una maratón de todos los cursos de estadística de Platzi. Justo lo que necesito

Me encanta saber que Pacho le ha puesto cariño a este curso, se nota que está bien pensado y esta forma de estructurarlo… 🤯

Muy bien!

A tener en cuenta
Será un curso de estadística para ciencia de datos
Vamos a entender las fórmulas detrás de los estadísticos descriptivos y el contexto estadístico de dichas formulas.
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Plan del curso
El curso posee dos grandes bloques:
Estadísticos para ingesta de datos y procesamiento:

• Conocer los tipos de datos: si son numéricos, cadenas de texto, estructurado, etc.
• pepiline o flujo de procesamiento de estos: lo que haremos a los datos para que sean útiles.

Estadísticos para analítica y exploración

• Análisis exploratorio de los datos, base de la estadística descriptiva.
• Identificar correlaciones para buscar la reducción del conjunto de datos

Estructura del curso
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• Ingesta de datos

• Validacion
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  1. Tipos de datos a trabajar y su clasificación
  2. Definir el flujo de procesamiento de datos (que hay que hacer con esos datos)
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• Preparación

• Entrenamiento modelo
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  1. Analisis exploratorio de loa datos (correlaciones, reducción de datos)

PLAN DEL CURSO

1. Estadísticos para ingesta y procesamiento de datos
2. Estadísticos para analítica y exploración de datos

Esta clase es excelente, probablemente debería estar antes en la ruta de aprendizaje, aún así, no significa que el profesor sea muy capacitado y la explicación esté sumamente bien desarrollada.

Gente, ese curso se va a poner bueno 🔥.

el plan del curso

objetivos

• entender que es la estadística
• como se aplica en data

estructura

pre procesamiento

• tipos de datos
• flujo de procesamiento (como estructurar los datos)
• como la uso

análisis de los datos

• que es
• que tiene que ver con la estadística

Este enfoque de presentar los conceptos de estadística adaptados a la Ciencia de Datos, contextualizando con las etapas del proceso, me parece MUY interesante.

Espero mucho de este profe para aprender mucho acerca de lo elementos estadisticos. Estos seran perfectos para la mejora y como nos ayudara en machine learning u otros puntos de datascience.

3. Plan del curso

• Contextualizamos el uso de la estadística descriptiva en data science.
• Estadísticos para ingesta y procesamiento.
• Estadísticos para analítica y exploración.

Buena clase.

Excelente contenido y se ve que lo ha preparado muy bien.

Información resumida de esta clase
#EstudiantesDePlatzi

• Este curso es diferente a todos por qué está hecho en Platzi

• En la primera parte del flujo de trabajo en la ciencia de datos aprenderemos sobre estadísticos para la ingesta y el procesamiento de los datos

• En la segunda parte aprenderemos sobre estadísticos para la analítica y exploración de los datos

• Siempre lo primero es identificar los tipos de datos que tenemos

• Hay que haces un análisis exploratorio de los datos

• ¿Cómo uso la estadística para la ingesta y procesamiento de los datos?

• ¿Cómo uso la estadística para hacer analítica y exploración en los datos?

• Esto aprenderemos 😃

Alcance de la estadística descriptiva para el procesamiento de datos.

Estadísticos para ingesta y
procesamiento.

• Ingestión

• Procesamiento

• Almacenamiento

• Servicio

Dos bloques de Estudio: Estadísticos para ingesta de datos y Estadísticos para analitica y exploraciòn.

Me gusta mucho por dónde va el curso. Tener los temas segmentados por las etapas que envuelven cada uno de los roles va a ser muy útil para el desarrollo de proyectos. 😃

excelente plan de trabajo, muy organizado

Resumen de la clase: plan del curso

Vamos a trabajar sobre dos elementos fundamentales que van a definir a su vez dos casos de uso específico:

¿Cómo uso la estadística para hacer la ingesta y el procesamiento de los datos?

¿Cómo uso la estadística para hacer la analítica y la exploración necesarias para pasar a un desarrollo de modelo o sacar insights de valor de los datos?

El curso busca desarrollar estas dos filosofías en sus contenidos

Francisco Camacho lo felicito por que hacer una clase de cual es el plan (objetivo) del curso esta genial por que sabes para donde va y cuales seran los entregables de este curso

Se agradece que exista una clase que explique el plan del curso, asi podremos encontrar informacion que complemente nuestro aprendizaje

espero mucho de este curso.

Pero lo que veo es que debo volverme un especialista para develar quien miente en estadistica, de lo contrario son actos de fe

Gran curso!

Dicho de una manera simple (en mi humilde opinión) … El saber el cómo … el cuándo … y el para qué utilizar la Estadística Descriptiva dentro del ámbito de Data Science …

Me gusta el enfoque que le esta dando Francisco. Estudié ingeniería y este año precisamente a los de 5to año de secundaria les he enseñado medidas de tendencia central: promedio, mediana y moda, medidas de dispersión: rango, desviación media, varianza, desviación estándar y coeficiente de varciación, y medidas de posición: cuartiles, deciles, percentiles…

Creo que este curso era totalmente necesario en la ruta…

El curso se ve super interesante. Estoy muy emocionado por continuar viendolo y aprendiendo.