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
4.6 · 92 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.
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
Edgar A. Gonzalez Ambriz
@EdgarGA·
Un curso muy completo y un docente muy adecuado para los temas revisados. Felicidades !
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.
JOSE LUIS HURTADO BALCAZAR
@jlhb1984·
La caliad humana y profesional del profe.
Rigoberto Acosta González
@rigo93acosta·
Creo que se necesitan desarrollar más los criterios estadisticos
@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.
Daniel Moreno
@damt·
Excelente curso.
Alejo Cuello
@alejo-cuello·
La simplicidad del profesor para explicar conceptos
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 Ramirez
@ulises.ramirez·
todo bien
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.
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
Nagcely Mendoza
@Nagcely·
Excelente profesor y contenido para tratar lo valores faltantes a traves de imputación.
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.
Jesus Calderon
@j.calderon·
buen curso, el instructor muestra solidos dominos sobre el tema.
ariel diaz
@adiazmerlo·
Excelente, muy contento con el contenido.
ALEX QUISPE TORRES
@alexqtorre·
Excelente
David Gabriel Luna Pérez
@xeurop343·
Muy buen curso
Jhony Guel
@jhonyguel·
Tratar variables categóricas para imputar.
Mauricio Castaño Valencia
@maurocv·
Excelente curso, se los recomiendo en general
Juan L
@jlezama1·
Muy buen seguimiento al anterior curso de manejo de datos faltantes.
Pablo Hughes del Río
@pablo.hughes.delrio·
guapo
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
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Data Engineer
98 horas
16 Profes
Crea la infraestructura de extracción y preparación de datos para analítica en organizaciones.
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Análisis de Datos con Python
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Da el siguiente paso como analista de datos utilizando Python. Analiza cantidades más grandes de datos, profundiza y agiliza tu proceso de análisis.
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