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
Roberto Sobrado Taymani
@roberto.sobrado.taymani·
Los ejemplos vistos en cada sesión.
Daniel Hernandez
@danhergir·
Aprendí acerca de imputación de datos faltantes
Roger Christian Cansaya Olazabal
@roger-cansaya-olazabal·
Gran curso de imputaciones pero merecia una trilogia para tratar cada metodo de imputacion
Mariano Gonzalez
@mgonzalez204·
Excelente curso, saludos.
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 Morales Solis
@cristianmoralessolis·
Es un curso muy completo y avanzado de imputación, las técnicas aprendidas me están sirviendo bastante
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.
Darrien Sequera
@darriensz·
Buen curso. El profesor muy bueno. Felicitaciones!!!
@ZeroRoy·
Jesús Vélez, todo un crack. Clase totalmente recomendada.
Ruben Dario Troche Piñanez
@dtf.ruben.troche·
Impresionante el curso, me encantó la didáctica del profesor, los temas tratados estuvieron muy interesantes. Gracias Totales Profesor y Platzi por agregarme valor.
Oliver Mathias Troche Santa cruz
@trocholiver7·
Excelente el curso y realmente muy interesante.
Jovanny Delgado
@jovannydelgado·
Lo mejor es conocer la gran variedad de metodos de imputacion hay que saber escoger el más adecuado según el tipo de datos faltantes
LILY ALEJANDRA CARDENAS GALLEGO
@jhon.sebastian.serna·
Excelente curso, mucha calidad en el contenido
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
Jeinfferson Bernal G
@jeinffersonB·
Uno de los mejores cursos vistos hasta ahora. Muy buenas explicaciones por parte del profesor. Super recomendado!
Nicolas David Sepulveda Alvear
@nisepulvedaa·
excelente curso totalmente recomendado
@joacogalt·
muy buen curso
ariel diaz
@adiazmerlo·
Excelente, muy contento con el contenido.
Cristian Mauricio Rojas Olivares
@Kryss95·
No se si lo mejor pero queria dejar este comentario, porque habian unqs reguntas que decian algo asi como no es una desventaja , y luego la alternativa tambien tenia un NO y la verdad eso era super confuso. Por lo demas el curso estuvo increible.
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
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender