Nivel Intermedio
18 clases
3 horas de contenido
8 horas de práctica
Maneja datos faltantes imputando valores utilizando técnicas de modelos y donantes. Aprende imputaciones como media, mediana, moda, KNN y MICE. Descubre cómo transformar y analizar datos categóricos y numéricos.
Clases del curso
Imputación basada en el donante
Imputación basada en modelos
Conclusión
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.
conocimientos previos
- Análisis exploratorio de datos.
- Manipulación y análisis de datos con Pandas, NumPy, Matplotlib y Seaborn.
- Probabilidad y estadística.
- Detección y exploración de datos faltantes.
software y recursos necesarios
- Jupyter Notebook, Google Colab, Deepnote, etc.
Opiniones del curso
4.7 · 93 opiniones
Diego Pérez
@diegoperez20000·
Muy Buen Curso, Muy Bien Hecho, de Verdad me Encantó.
Jorge Miguel Diaz
@migueldi·
Fue denso el curso 🤯, lo recomiendo 🤓, solo le hace falta los mini cuestionarios de cada modulo.
Daniel da Silva Jarque
@ddasilvajarque·
Gracias al profesor, por este excelente curso y a los compañeros, por sus aportaciones.
Noel Felipe Delgado Ortiz
@pipe.ortiz18·
.
Paola Camacho Alapizco
@pahoalapizco·
Gran curso para cerrar la trilogía de análisis exploratorio, cada tema fue bien introducido y desarrollado, el único pero que le pongo al contenido del curso, es que no hubo una clase enfocada a la revisión de los resultados en las imputaciones realizadas con cada método, así como tampoco se vio como aseguramos que la imputación de datos que hicimos es la correcta, en que nos podemos basar para afirmar que el proceso que hicimos esta bien.
Alex Xiomar Rubio Lopez
@axrubio·
Aprender acerca de los diferentes métodos de imputación para completar los valores faltantes en los datos
Oscar David Bocanegra Capeara
@David_Bocanegra·
Es un curso bastante interesante para aprender que se puede hacer con los valores faltantes de nuestros data sets, y darnos una idea de en que momento usar el algoritmo adecuado
Patricio Sánchez Fernández
@patricio.sanchez.fernandez·
Buen curso.
Mateo Chaves Vanegas
@mchavezv·
Un super curso, aprender sobre los modelos que sirven para imputar los valores faltantes fue supremamente enriquecedor para mi, muy recomendado este curso y los demas cursos de este profesor.
@yennifer.cartagena·
Muy buen curso
RENÉ CARDOSO
@rcardosob·
Muy buen curso. Mucho contenido en tan poco tiempo. El dominio de las herramientas vistas requieren mucha práctica por parte del estudiante. Seguro retomaré este tema en algún momento futuro.
Mario Alexander Vargas Celis
@MarioAlexanderCelisVargas·
Excelente curso
Daniel Moreno
@damt·
Excelente curso.
Mariano Gonzalez
@mgonzalez204·
Excelente curso, saludos.
Anyilo José Rangel Arias
@anyilojr·
Uno de los mejores cursos que he tenido de este profesor.. El de cookicutter fué horrible.
Isaac Bryan Ascanoa Roncall
@Bryan0101·
Este curso me enseño que hay un mundo grande en el data-scients. Es recomendable para la gente que trabaja para no estar perdido y aplicarlo en su dia dia.
José Salas Bolívar
@josesalasbolivar98·
Mejorar la explicacion de conceptos estadisticos
Diego Cesar Lerma Torres
@diego-lerma·
¡Excelente curso! Sin embargo, siento que es más corto de lo que debería. ¡Espero encontrar más información en los siguientes cursos de la ruta!
Cristian Monzón
@cristiandanielmonzon·
Probablemente, en este momento, el mejor profesor de todos. Explica bien, tiene buen humor, es metódico y realmente es un lujo contar con álguien como él.
Andrés Cardona
@MrPibe_01·
Es un curso fundamental para quienes somo profesiones en datos! Gracias Profe
Sebastian López
@sebastian_lopez·
Un excelente profesor, un curso genial que paso a paso pone en practica cada clase
David Salazar Saldarriaga
@dsalazarsa·
muy bueno
Hubert Teller
@hteller·
El curso es excelente, presenta una gran cantidad de conceptos y métodos nuevos para trabajar con valores faltantes. Para aprovecharlo al máximo, es importante abordarlo con paciencia y dedicar tiempo a la lectura detenida de los temas y ejercicios.
@ZeroRoy·
Jesús Vélez, todo un crack. Clase totalmente recomendada.
Carlos Enrique Cervantes Aguilar
@carlos27.10.98·
Está muy lleno de información, en veces cuesta seguirlo pero con muy interesante.
Andres Fabian Sepulveda Mariño
@Disskaf·
Muy buen curso, y hacer los dos en conjunto es un plus
José Ángel Alvarado Osuna
@joseangel.aosuna·
Excelente profesor
Sebastian Carvalho
@sebastian-carvalho·
Hace falta más explicacion teórica de los algoritmos, pero en general muy interesante el curso.
Nixon Rolando García Ramírez
@ramiresnixongarcia·
Uff muy bueno y muy util, este curso complementa lo aprendido en el curso de EDA
Esteban Vega
@esteban-vega283·
un curso algo pesado y que requiere de bastante practica pero bueno al final de todo
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Data Engineer
98 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
Análisis y Manipulación de Datos con Python
25 horas
3 Profes
Da el siguiente paso como analista de datos utilizando Python. Maneja y analiza cantidades grandes de datos, profundiza y agiliza tu proceso de análisis.
Comunidad
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