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 · 425 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.
Alvaro Lozano Rodríguez
@kalel1948·
Lo mejor es el tiempo que le dedicas a repasar sin miedo a perder información. El logro está garantizado.
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.
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.
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!
José Rincón Macote
@joserincon3·
Gracias Platzi !!!
Alfonso Neil Jiménez
@alfonsoneiljimenez·
Lo mejor de este curso fue haber repasado algunos conceptos sobre estadística y aprender nuevos conceptos sobre Análisis Exploratorio de Datos para aplicarlos en casos reales.
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!!!
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
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.
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
Patricio Sánchez Fernández
@patricio.sanchez.fernandez·
Buen curso.
Oscar Alfredo Prado Bush
@oscarbush1640·
Mencionan paso por paso el modo en el que se debe realizar un análisis de datos, aunque ponen un paso esencial inicial al final del curso
Roberto Sobrado Taymani
@roberto.sobrado.taymani·
Los temas y las buenas explicaciones del profesor.
Josue Noha Valdivia
@josueNoha·
excelente curso
Daniel Enrique Merchan Merchan
@daniel-merchan·
Excelente profesor, muchas gracias
César Alejandro Ortiz Sánchez
@c0o01y3·
Excelente!!
Andres Felipe Castañeda
@Johacas001·
Muy buen curso, lo disfrute bastante.
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
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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.
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