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.
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.
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 !
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.
Rigoberto Acosta González
@rigo93acosta·
Creo que se necesitan desarrollar más los criterios estadisticos
@erickdelcastillope·
Excelente!
@yennifer.cartagena·
Muy buen curso
Mario Alexander Vargas Celis
@MarioAlexanderCelisVargas·
Excelente curso
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.
José Salas Bolívar
@josesalasbolivar98·
Mejorar la explicacion de conceptos estadisticos
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.
Andrés Cardona
@MrPibe_01·
Es un curso fundamental para quienes somo profesiones en datos! Gracias Profe
Nagcely Mendoza
@Nagcely·
Excelente profesor y contenido para tratar lo valores faltantes a traves de imputación.
José Pablo Cabrera Romo
@jose94pablo·
Excelente curso
Christian Jesus Silvestre Quispe
@csilvestreq·
Muy completo
José Ángel Alvarado Osuna
@joseangel.aosuna·
Excelente profesor
LILY ALEJANDRA CARDENAS GALLEGO
@jhon.sebastian.serna·
Excelente curso, mucha calidad en el contenido
Nixon Rolando García Ramírez
@ramiresnixongarcia·
Uff muy bueno y muy util, este curso complementa lo aprendido en el curso de EDA
Miguel Carvajal
@m.angel9106·
Excelente curso
@joacogalt·
muy buen curso
Alex Silva
@alex.silva·
Excelente curso: Corto, conciso y super útil. De los mejores que he hecho hasta ahora
Eleva tu aprendizaje
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Análisis de Datos con Python
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