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 · 432 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.
Crhistian Camilo Paladines Heredia
@cristixncxmilo·
Es el mejor curso que he tomado hasta el momento en platzi, es de muy alta calidad, el profesor explica absolutamente todo y lo explica muy claro.
David Saúl Martínez Sánchez
@davidsaulmtzs·
Definitivamente lo mejor del curso son los scripts de visualización de datos. Te explican muy bien cómo usarlos y es posible extrapolarlos a proyectos personales. Tal vez lo que yo le cambiaría al curso sería dividirlo en dos: la primera parte únicamente de análisis exploratorio introductorio, y la segunda parte exclusiva de regresiones con fundamentos de econometría.
Gustavo Adolfo Tirado Correa
@Gatico·
Excelente curso
Maria Clara Orozco Caro
@mariasiomapp·
Brutal, sin embargo, hay que evolucionar el curso, quiza como una intermedio y avanzado, ya que es una tapa muy importante, pero debe saber abordare para nuestros procesos de analítica y como vimos, la paradoja de Simpson puede llegar a confundirnos
Nelson Neyen Marquez Romero
@nelsonneyenmr·
Excelente curso!!! muy profundo y sumamente detallado, felicitaciones a todo el equipo de Platzi
Luis Camilo Gallardo Rojas
@luiscamilo.gallardo.r·
Buen curso, me gustó la metodología y las guías entregadas por el profesor para ir avanzando junto a él en la construcción de un proyecto de análisis exploratorio de datos.
Laura Juliana Piraneque Esquivel
@laurapiraneque14·
Para tomar este curso, es necesario tener un conocimiento intermedio en temas de estadística. Sin embargo, es esencial para cualquier persona que desee dedicarse al análisis de datos.
Juan García Bauzá
@juangarciabauza·
Lo mejor fue el abordaje de distintos gráficos para ver el comportamiento de los datos. Es necesario una segunda parte de este curso para abordar temas más complejos.
Miguel Angel Goda Molina
@magmolina·
saber como puedo comenzar mi EDA y tener las herramientas basicas para comenzar mi camino en el data science
José Rincón Macote
@joserincon3·
Gracias Platzi !!!
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!!!
Oscar David Bocanegra Capeara
@David_Bocanegra·
Un curso bastante interesante para aprender el analisis eda, y el debido proceso de limepieza de datos antes de generar nuestros modelos de IA
JHON ERIK BERMUDEZ BARRERA
@artisfb1·
Muy pro jajaj xd
Alex Xiomar Rubio Lopez
@axrubio·
Aprender diferentes métodos para realizar un análisis exploratorio de datos
Jesus Martin Rangel Huerta
@jesusepo13·
El mejor curso de Platzi
Jorge Guevara
@chespider·
Me encantó este curso. Creo que aporta mucho valor al trabajo de lo que es un científico de datos y algo que se estará realizando constantemente.
@celcuentatra·
Un curso complejo , y con mucha info para aprender
Francisco Diez
@fdiez·
Excelente curso: me ha dado herramientas valiosas y super útiles. Lo único que no recomiendo es usar Deepnote, aveces es un poco lenta la interfaz!
Alejo Vera
@HC729·
Muy divertido, bastante práctico con el manejo de datos
Orlando Ramirez
@orlandoramirez·
Excelente curso, se pudo profundizar un poco mas en algunos temas pero excelente de verdad
Maria Jose Afanador
@mariaafanador·
Los quices me gustaron porque me permitían epasar
Gabriel Obregón
@gabriel3001·
curso básico de análisis exploratorio bien explicado
Mateo Chaves Vanegas
@mchavezv·
Muy buen curso para empezar con el AED, el profesor utiliza todas las librerias que podemos implementar al comenzar, muy recomendado.
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Análisis y Visualización de Datos
55 horas
12 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
54 horas
14 Profes
Analiza datos estructurados para identificar patrones y tendencias. Crea reportes y visualizaciones estratégicas.
Ruta
Data Engineer
94 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
71 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
127 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