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 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.
Jose Fabricio Rodriguez Sanchez
@jf-02·
Muy útil para el análisis de nuestros datos, una parte muy importante de conocer cuando y como debemos implementar estas técnicas vistas.
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.
Roberto Sobrado Taymani
@roberto.sobrado.taymani·
Los ejemplos vistos en cada sesión.
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.
Rigoberto Acosta González
@rigo93acosta·
Creo que se necesitan desarrollar más los criterios estadisticos
@erickdelcastillope·
Excelente!
Daniel Hernandez
@danhergir·
Aprendí acerca de imputación de datos faltantes
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.
Mariano Gonzalez
@mgonzalez204·
Excelente curso, saludos.
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 Morales Solis
@cristianmoralessolis·
Es un curso muy completo y avanzado de imputación, las técnicas aprendidas me están sirviendo bastante
Isaac Ramirez
@ulises.ramirez·
todo bien
Andrés Cardona
@MrPibe_01·
Es un curso fundamental para quienes somo profesiones en datos! Gracias Profe
Carlos Eduardo Mayorga Rodríguez
@cmayorga2012·
Buen curso, buenos ejemplos.
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.
Darrien Sequera
@darriensz·
Buen curso. El profesor muy bueno. Felicitaciones!!!
José Pablo Cabrera Romo
@jose94pablo·
Excelente curso
Felipe Sebastián Zepeda González
@pipevash·
Excelente curso introductorio a la imputación de datos faltantes. El profesor es claro, domina el contenido y es preciso. Los ejercicios vistos en el curso son interesantes y desafiantes.
Christian Jesus Silvestre Quispe
@csilvestreq·
Muy completo
Carlos Enrique Cervantes Aguilar
@carlos27.10.98·
Está muy lleno de información, en veces cuesta seguirlo pero con muy interesante.
Oliver Mathias Troche Santa cruz
@trocholiver7·
Excelente el curso y realmente muy interesante.
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
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99 horas
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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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