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Plan del curso

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Plan del curso

驴Cu谩l es diferenciador de este curso?

Sabemos y tenemos bien claro que la estad铆stica descriptiva es s煤per com煤n, pero el diferenciador m谩s grande de este curso es que estamos contextualizando la estad铆stica descriptiva espec铆ficamente para Ciencia de Datos. No solo vamos a entender las f贸rmulas matem谩ticas si no el contexto de la estad铆stica para descubrir todas las caras que tiene.
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驴Cu谩les ser谩n los puntos espec铆ficos que vamos a tratar en este curso?

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

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  • Segunda parte del curso: Vamos a ver an谩lisis 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 estad铆sticos para exploraci贸n y anal铆tica.

Plan del curso

Estad铆sticos para ingesta y procesamiento

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

Estad铆stica para anal铆tica y exploraci贸n

  • An谩lisis exploratorio de los datos
  • Correlaciones, reducci贸n de datos

Encontr茅 este art铆culo de An谩lisis exploratorio de datos que me result贸 muy interesante. Vamos por el camino correcto futuros Data Scientist.

https://es.wikipedia.org/wiki/An谩lisis_exploratorio_de_datos

Francisco Camacho es una gran profesor de matem谩ticas. 馃槈

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

Estoy viendo estad铆stica en la U, as铆 que estoy en una marat贸n de todos los cursos de estad铆stica de Platzi. Justo lo que necesito

Me encanta saber que Pacho le ha puesto cari帽o a este curso, se nota que est谩 bien pensado y esta forma de estructurarlo鈥 馃く

Muy bien!

A tener en cuenta
Ser谩 un curso de estad铆stica para ciencia de datos
Vamos a entender las f贸rmulas detr谩s de los estad铆sticos descriptivos y el contexto estad铆stico de dichas formulas.
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Plan del curso
El curso posee dos grandes bloques:
Estad铆sticos para ingesta de datos y procesamiento:

  • Conocer los tipos de datos: si son num茅ricos, cadenas de texto, estructurado, etc.
  • pepiline o flujo de procesamiento de estos: lo que haremos a los datos para que sean 煤tiles.

Estad铆sticos para anal铆tica y exploraci贸n

  • An谩lisis exploratorio de los datos, base de la estad铆stica descriptiva.
  • Identificar correlaciones para buscar la reducci贸n del conjunto de datos

Estructura del curso
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  • Ingesta de datos

  • Validacion
    .

    1. Tipos de datos a trabajar y su clasificaci贸n
    2. Definir el flujo de procesamiento de datos (que hay que hacer con esos datos)
      .
  • Preparaci贸n

  • Entrenamiento modelo
    .

    1. Analisis exploratorio de loa datos (correlaciones, reducci贸n de datos)

PLAN DEL CURSO

  1. Estad铆sticos para ingesta y procesamiento de datos
  2. Estad铆sticos para anal铆tica y exploraci贸n de datos

Gente, ese curso se va a poner bueno 馃敟.

el plan del curso

objetivos

  • entender que es la estad铆stica
  • como se aplica en data

estructura

pre procesamiento

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

an谩lisis de los datos

  • que es
  • que tiene que ver con la estad铆stica

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

3. Plan del curso

  • Contextualizamos el uso de la estad铆stica descriptiva en data science.
  • Estad铆sticos para ingesta y procesamiento.
  • Estad铆sticos para anal铆tica y exploraci贸n.

Esta clase es excelente, probablemente deber铆a estar antes en la ruta de aprendizaje, a煤n as铆, no significa que el profesor sea muy capacitado y la explicaci贸n est茅 sumamente bien desarrollada.

Buena clase.

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

Informaci贸n resumida de esta clase
#EstudiantesDePlatzi

  • Este curso es diferente a todos por qu茅 est谩 hecho en Platzi

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

  • En la segunda parte aprenderemos sobre estad铆sticos para la anal铆tica y exploraci贸n de los datos

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

  • Hay que haces un an谩lisis exploratorio de los datos

  • 驴C贸mo uso la estad铆stica para la ingesta y procesamiento de los datos?

  • 驴C贸mo uso la estad铆stica para hacer anal铆tica y exploraci贸n en los datos?

  • Esto aprenderemos 馃槂

Alcance de la estad铆stica descriptiva para el procesamiento de datos.

Estad铆sticos para ingesta y
procesamiento.

  • Ingesti贸n

  • Procesamiento

  • Almacenamiento

  • Servicio

Dos bloques de Estudio: Estad铆sticos para ingesta de datos y Estad铆sticos para analitica y exploraci貌n.

Me gusta mucho por d贸nde va el curso. Tener los temas segmentados por las etapas que envuelven cada uno de los roles va a ser muy 煤til para el desarrollo de proyectos. 馃槂

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 espec铆fico:

驴C贸mo uso la estad铆stica para hacer la ingesta y el procesamiento de los datos?

驴C贸mo uso la estad铆stica para hacer la anal铆tica y la exploraci贸n necesarias para pasar a un desarrollo de modelo o sacar insights de valor de los datos?

El curso busca desarrollar estas dos filosof铆as 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 opini贸n) 鈥 El saber el c贸mo 鈥 el cu谩ndo 鈥 y el para qu茅 utilizar la Estad铆stica Descriptiva dentro del 谩mbito de Data Science 鈥

Me gusta el enfoque que le esta dando Francisco. Estudi茅 ingenier铆a y este a帽o precisamente a los de 5to a帽o de secundaria les he ense帽ado medidas de tendencia central: promedio, mediana y moda, medidas de dispersi贸n: rango, desviaci贸n media, varianza, desviaci贸n est谩ndar y coeficiente de varciaci贸n, y medidas de posici贸n: cuartiles, deciles, percentiles鈥

Creo que este curso era totalmente necesario en la ruta鈥

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