WOW buen trabajo por parte de Platzi team, estaba tomando el anterior curso y me estaba dejando un mal sabor de boca, cuando de repente vuelvo a entrar y puff ya escucharon a la comunidad creando un curso nuevo. Gracias! y darle !!
Me sucedió exactamente lo mismo, termine el anterior curso de análisis exploratorio de datos y realmente era urgente actualizar dicho curso.
Muchas gracias al team platzi por escuchar a sus estudiantes y actualizar aquellos cursos que por el tiempo o la metodología con la que son grabados, ya no aportan a la formación como profesionales.
Yo había terminado el anterior, pero voy a hacer este de igual manera.
¿Qué es el análisis exploratorio de datos?
EDA (Exploratory Data Analysis) es conocer en detalle y darle sentido a tus datos. Una visión gráfica y descriptiva que permite responder preguntas de interés y encontrar nuevas preguntas interesantes. EDA, más que un método, es una actitud ante los datos, una actitud científica ante el descubrimiento y constante búsqueda de un EUREKA.
Gran reflexión amigo.
Bien sangre de mi sangre.
Termine el curso y realice el articulo como siempre hago donde seguimos los pasos de este curso y aparte hice mi primer proyecto ya que me listo para hacerlo.
Les de el articulo para que vayan viendo y modificando los apuntes como mejor les parezca y también el proyecto así al final tienen más o menos un formato para ver cómo pueden hacerlo con otro dataset o el mismo.
articulo
proyecto
Resumen
El Análisis Exploratorio de Datos (EDA) es el proceso de conocer en detalle, darle sentido a los datos, visualizarlo por primera vez y ver como se comportan, cuantas variables existen, de que tipo son, indagar en ellos haciendo preguntas. En este proceso vamos a determinar como tratarlos, interrogarlos para obtener las respuestas necesarias y de esa manera transformarlo en información útil para la empresa o para resolver el problema al que te enfrentas.
Tenia mucho tiempo esperando este curso, finalmente ya esta disponible, que bien!!
1. ¿Qué es y para qué sirve el análisis exploratorio de datos?
¿Qué aprenderás?
Entenderás qué es y para qué sirve un análisis exploratorio de datos.
Conocerás los distintos tipos de análisis de datos que existen.
Identificarás distintos tipos de variables y análisis que puedes realizar con ellas.
Serás capaz de explorar conjuntos de datos con 1, 2, 3 o más variables.
Identificarás las ventajas y desventajas de distintas visualizaciones de datos.
¿Qué es el EDA?
Proceso de conocer en detalle a tus datos, darles sentido.
Determinar como tratarlos.
Interrogarlos para obtener las respuestas que necesites.
Transformarlos en información útil.
Donde quedo la melena profeeeee!!! La mataste!!!!!!
Igual mucho shampoo y acondicionador se gasta
¿Qué pasó con el cabello maestro? Veo que JVelez y ahora entiendo cuando me dicen que me cambio mucho de look porque me quité el bigote
Introducción al análisis exploratorio de datos
1.-4 Palabras clave
Análisis exploratorio de datos
Visualización
Variables
Información útil
2.-4 Preguntas
¿Qué es el análisis exploratorio de datos?
¿Para qué sirve dentro de un flujo de trabajo de ciencia de datos?
¿Qué tipos de datos y variables se pueden explorar?
¿Qué conocimientos previos se asumen para tomar este curso?
3.-Notas completas del tema
A) Presentación del curso
El curso está orientado a aprender cómo:
entender datos en detalle,
visualizar su comportamiento,
identificar variables y tipos de análisis,
y convertir datos en información útil para resolver problemas reales.
B) ¿Qué es el análisis exploratorio de datos?
Es el proceso de:
conocer tus datos,
entender qué contienen,
observar cómo se comportan,
identificar tipos de variables,
y formular preguntas para obtener respuestas útiles.
En otras palabras:
no se trata solo de mirar datos,
sino de interrogarlos para descubrir su significado.
C) ¿Qué se aprende en el curso?
El curso cubre:
qué es el análisis exploratorio,
qué tipos de análisis existen,
cómo identificar variables,
cómo analizar datasets de una, dos, tres o muchas variables,
ventajas y desventajas de diferentes visualizaciones.
D) Conocimientos previos esperados
Se asume que ya tienes bases en:
Python,
Jupyter Notebooks,
visualización de datos,
pandas,
NumPy,
Matplotlib,
Seaborn,
estadística.
E) Objetivo final
Transformar datos en:
conocimiento,
información útil,
y decisiones de alto impacto para un problema concreto.
4.-Código necesario
# Ejemplo mínimo de arranque para un cuaderno de EDAimport pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# Dataset de ejemplodf = pd.DataFrame({"edad":[22,25,31,29,40],"ingreso":[12000,15000,22000,18000,30000]})print("== Primer vistazo al dataset ==")print(df)print("\n== Dimensiones ==")print(df.shape)print("\n== Tipos de variables ==")print(df.dtypes)print("\n== Resumen descriptivo ==")print(df.describe())
4.- Mapa conceptual
Análisis exploratorio de datos
|
+--> Conocer datos
+--> Visualizar comportamiento
+--> Identificar variables
+--> Formular preguntas
+--> Obtener respuestas útiles
|
v
Transformar datos en información
5.-Pequeño resumen
El análisis exploratorio de datos es el proceso de estudiar los datos para entender qué contienen, cómo se comportan y qué significado tienen. Este curso busca enseñarte a analizar distintos tipos de variables y conjuntos de datos usando herramientas como Python, pandas y visualización, con el objetivo de transformar datos en información útil para resolver problemas.
Interesante curso.
Si no cuento con los conocimientos previos es recomendable continuar?
Si no cuentas con los conocimientos previos, es recomendable continuar y adquirirlos para poder avanzar en tu carrera.
5 cursos como dependecia ya no hace que sea un curso básico, ¿o sí? jeje
El Análisis Exploratorio de Datos (EDA) es fundamental para descubrir patrones y relaciones dentro de un conjunto de datos. Te ayuda a entender la estructura de los datos, identificar anomalías y generar hipótesis antes de aplicar modelos más complejos. Utilizando técnicas como regresión lineal y logística, puedes interpretar mejor la información y realizar visualizaciones que facilitan la comunicación de tus hallazgos. EDA es el primer paso para cualquier análisis de datos efectivo y fundamentado.
¿QUÉ APRENDERÁS EN ESTE CURSO?
A lo largo de este curso, adquirirás las siguientes habilidades y conocimientos:
Conceptos básicos del análisis exploratorio de datos:
Qué es y para qué sirve.
Tipos de análisis de datos que existen.
Identificación y análisis de variables:
Reconocerás los diferentes tipos de variables.
Aprenderás los análisis que se pueden realizar según el tipo de variable.
Exploración de conjuntos de datos:
Trabajarás con datos que tienen:
Una sola variable.
Dos variables.
Tres o más variables.
Visualización de datos:
Analizarás las ventajas y desventajas de distintas técnicas de visualización de datos.
CONOCIMIENTOS PREVIOS NECESARIOS
Este curso asume que ya cuentas con conocimientos básicos en:
Python y Jupyter Notebooks.
Principios de visualización de datos.
Uso de bibliotecas como pandas, NumPy, Matplotlib y Seaborn.
Fundamentos de estadística.
INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS
¿Qué es el análisis exploratorio de datos? Es un proceso que te permite conocer y entender a fondo tus datos. Este análisis incluye:
Visualizar los datos por primera vez.
Examinar su comportamiento.
Identificar qué variables tienes, qué tipos son y cómo se relacionan.
Formular preguntas sobre los datos para extraer información útil.
¿Para qué sirve? El objetivo es transformar los datos en información valiosa que pueda:
Resolver problemas específicos.
Generar impacto en tu empresa o proyecto.
Durante este proceso, interrogarás a tus datos para obtener respuestas clave y determinar cómo tratarlos de manera efectiva.
