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 · 423 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.
Nelson Neyen Marquez Romero
@nelsonneyenmr·
Excelente curso!!! muy profundo y sumamente detallado, felicitaciones a todo el equipo de Platzi
Rene Arturo Velázquez García
@rene.velazquez2622·
es una bomba de información el maestro. Muchas felicidades
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.
Miguel Angel Goda Molina
@magmolina·
saber como puedo comenzar mi EDA y tener las herramientas basicas para comenzar mi camino en el data science
Mercedes Jue
@juemercedes·
Excelente curso! Muy completos los contenidos y el profe un crack, uno de los mejores que tuve aca en Platzi. Hagan mas niveles porfa!
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
Eduardo Rodolfo Martínez Medina
@EduardoMtz·
Excelente curso, me ayuda a entender la importancia de explorar mis datos y me ha sido de mucha utilidad. Muchas gracias al profesor
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
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
Raul González-Mugica Romero
@raul.glez1983·
Excelente curso
Wilson Javier Rocha Orjuela
@wijaro88·
excelente, viejito pero buen contenido
Ricardo Gomez
@ricagomeg·
Excelente curso, se debería de enseñar con casos de la vida real, empresariales eso da mas contexto
Luis Angel Ramírez Luna
@Anglluis395·
Muy buen curso
@tavalencia·
excelente
Sandra Vega Contreras
@sandravega825·
Se cuenta con gran experticia en el tema y el detalle hace el aprendizaje un proceso claro
Luis Alberto Jaramillo Sevilla
@luis.jaramillo.sevilla560·
Excelente curso, muchas gracias
@Ronald0gt·
Excelente curso!!!!!
Fabio andres Rojas cuavas
@fabiorojasc47·
bueno
Eleva tu aprendizaje
Complementa este curso con nuestras rutas de aprendizaje
Inteligencia Artificial y Data Science
Aprende ciencia de datos con cursos de Data Science y explora el potencial sin límites de los datos, el machine learning y la inteligencia artificial.
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Análisis y Visualización de Datos
52 horas
10 Profes
Aprende a extraer, limpiar, analizar y visualizar datos para comunicar insights y apoyar la toma de decisiones estratégicas en los negocios.
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Data Engineer
43 horas
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Aprende a construir y gestionar pipelines de datos escalables, utilizando herramientas como Spark, Airflow, y bases de datos SQL y NoSQL en entornos cloud.
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Machine Learning y Deep Learning
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16 Profes
Profundiza en algoritmia, aprendizaje supervisado, no supervisado, redes neuronales, y el despliegue de modelos de Data Science e Inteligencia Artificial en producción.
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Fundamentos de Data Science y AI
56 horas
13 Profes
Adquiere las bases matemáticas, de programación y de ingeniería de software necesarias para iniciar en el mundo de la ciencia de datos y la inteligencia artificial.
Comunidad
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