Curso de Análisis Exploratorio de Datos

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básico

Publicado el 08 de septiembre de 2022

Tu carrera en data science requiere de capacidad para entender los datos, cómo se distribuyen y de explorarlos con análisis estadístico y herramientas de visualización. A través de un análisis exploratorio conocerás patrones en los datos y podrás proponer el modelo más adecuado para abordar las preguntas y problemas de tus proyectos.

Temario y recursos del Curso de Análisis Exploratorio de Datos

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5 Horas de contenido
10 Horas de práctica

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 para este curso

Navegador Web
Deepnote

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.

Introducción al análisis exploratorio de datos

2 Clases abiertas

¿Qué es y para qué sirve el análisis exploratorio de datos?
¿Cómo hacer un análisis exploratorio de datos?
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Tipos de análisis de datos
Tipos de datos y análisis de variables
Herramientas de software para el análisis exploratorio de datos
Conociendo nuestros datos: palmerpenguins
Recolección de datos, limpieza y validación
Ejercicio de validación de datos

Análisis univariado

Análisis bivariado

Análisis multivariado

Conclusiones

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