Nivel Básico
33 clases
5 horas de contenido
10 horas de práctica
Analiza exploratoriamente datos para descubrir patrones y relaciones. Aprende a utilizar regresión lineal y logística para modelar e interpretar información. Explora mediante gráficos puntos, violín y visualización de datos múltiple.
Clases del curso
Análisis univariado
Análisis bivariado
Análisis multivariado
Conclusiones
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
Jesús Vélez Santiago
Genomic Scientist | Data Scientist | ML Engineer
👨🔬 Apasionado por la ciencia de datos e IA.
👨💻 Nunca para de aprender con cursos teóricos y prácticos.
🙌 Busca seguir buenas prácticas para facilitar su vida y la de su equipo.
Proyecto del curso
Conociendo nuestros datos de pingüinos
Explora un dataset en Deepnote y analiza paso a paso cómo se comportan los datos sobre tres variedades de pingúinos.
conocimientos previos
- Python
- Manipulación y análisis de datos con Pandas, NumPy, Matplotlib y Seaborn.
- Visualización de datos
- Estadística descriptiva para data science.
- Probabilidad para data science.
software y recursos necesarios
- Navegador Web
- Deepnote
Opiniones del curso
4.8 · 428 opiniones
@sebasnolascop·
Este curso está excelente. El profe explica muy bien y se trabaja con un solo conjunto de datos durante todo el curso para más claridad. ⭐⭐⭐⭐⭐
Jorge Andrés Robledo Ariza
@robledo.1337·
Excelente curso para profundizar en el EDA
Miguel Sánchez Guerrero
@Migu3low·
Súper el seguimiento del curso en Deepnote y buenas dinámicas de práctica!
Francis Italo Diaz Lopez
@fdiazl99·
excelente profe
Adolfo Sebastián Jara Gavilanes
@adolfojara10·
Excelente curso de EDA!!! Ahora me quedo mucho más claro lo que se debe realizar en un EDA
@RubenSH·
La verdad que el curso me gustó mucho, y más importante aún, me fue extremadamente útil. Los conceptos están explicados con claridad. Única crítica: Si bien el profesor explica bien, no explica todo. De momento aparecen muchos términos propios de estadística que usan las distintas librerías, y no todas son intuitivas. r_squared, p_value, son algunos ejemplos.
Gustavo Adolfo Tirado Correa
@Gatico·
Excelente curso
Alvaro Lozano Rodríguez
@kalel1948·
Lo mejor es el tiempo que le dedicas a repasar sin miedo a perder información. El logro está garantizado.
Juan Pablo Marin Vanegas
@juanpa.analytics·
Es un excelente curso para iniciar en el mundo de la ciencia de datos, recomiendo tener bases de estadística para aprovechar mejor el contenido
Mauro Martínez
@martinezmauro2014·
Excelente!!!
JHON ERIK BERMUDEZ BARRERA
@artisfb1·
Muy pro jajaj xd
@celcuentatra·
Un curso complejo , y con mucha info para aprender
Maria Jose Afanador
@mariaafanador·
Los quices me gustaron porque me permitían epasar
Roberto Sobrado Taymani
@roberto.sobrado.taymani·
Los temas y las buenas explicaciones del profesor.
@erickdelcastillope·
Excelente!
Daniel Enrique Merchan Merchan
@daniel-merchan·
Excelente profesor, muchas gracias
César Alejandro Ortiz Sánchez
@c0o01y3·
Excelente!!
Wilson Javier Rocha Orjuela
@wijaro88·
excelente, viejito pero buen contenido
Emmanuel Guerra Sánchez
@eagskunst·
Me gusto mucho este curso. Me ayudó a reforzar un areá de debilidad sobre que gráfico usar en que situación
Jhon Sebastian Zarate Hernandez
@jhonzarate.jcol·
Excelente curso
Luis Alberto Jaramillo Sevilla
@luis.jaramillo.sevilla560·
Excelente curso, muchas gracias
Freddy Alexander Herrera Diaz
@freddyalexander.herrera·
Excelente profesor, felicitaciones por la claridad.
Fabio andres Rojas cuavas
@fabiorojasc47·
bueno
Madison Eduardo Herrera Carrión
@madison-eduardo·
Ha sido un gran curso donde juntan todos los conocimientos previos de otros cursos. Fue bastante retador!
Tarqui Callisaya Gladys Paola
@gtarqui·
La explicacion
Diego Alberto López Sandoval
@lsdiegoal·
El profesor es excelente, explica muy bien cada clase, 100% recomendado.
Luis Hernando Barreto Carvajal
@hsoftware·
Lo mejor de este curso ha sido establecer y comprender la secuencia de que se debe seguir al hacer el análisis de los datos.
Nicolas Potrich
@nicolas_potrich·
Excelente el Curso. El contenido y el profesor son muy buenos
Pablo Camilo Daza Sánchez
@pcamid·
buen material de estudio
Edwin Sergio Nizama Fernández
@Ednifer·
Es la forma clara y precisa, con ejemplos practicos se explican los conceptos.
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Análisis y Visualización de Datos
55 horas
11 Profes
Aprende a extraer, limpiar, analizar y visualizar datos para comunicar insights y apoyar la toma de decisiones estratégicas en los negocios.
Ruta
Data Analyst
56 horas
14 Profes
Analiza datos estructurados para identificar patrones y tendencias. Crea reportes y visualizaciones estratégicas.
Ruta
Data Engineer
98 horas
16 Profes
Crea la infraestructura de extracción y preparación de datos para analítica en organizaciones.
Ruta
Análisis de Datos con Python
32 horas
5 Profes
Da el siguiente paso como analista de datos utilizando Python. Analiza cantidades más grandes de datos, profundiza y agiliza tu proceso de análisis.
Ruta
Data e Inteligencia Artificial
72 horas
20 Profes
Domina data science para sacar valor a los datos e incrementar su potencial con machine learning para integrar inteligencia artificial a productos de software.
Ruta
Fundamentos de Product Management
25 horas
7 Profes
Aprende los conocimientos básicos que debes tener como Product Manager, desde la estrategia hasta la medición de tus productos lanzados.
Ruta
Data Scientist
128 horas
30 Profes
¡Conviértete en Data Scientist! Domina el análisis de negocios, redes neuronales y más con cursos prácticos en Python, ML y Bases de Datos.
Comunidad
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender