Nivel Básico
25 clases
4 horas de contenido
10 horas de práctica
Entiende y aplica estadísticas descriptivas para analizar datos en data science. Desde diferenciar estadísticas descriptivas e inferenciales hasta el uso de visualizaciones y reducción de dimensionalidad con PCA. Mejora tus análisis.
Clases del curso
Estadística descriptiva para analítica
Estadística en la ingesta de datos
Proyecto de aplicación
Despedida
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
conocimientos previos
- Python básico
- Fundamentos de matemáticas
software y recursos necesarios
- Computadora con sistema operativo Windows, macOS o Linux
Opiniones del curso
4.8 · 1532 opiniones
Rodrigo Renaldo López Gamarro
@rodrilopez2444·
Exelente curso!!!
Daynor Yamil Bautista Conde
@daynoryamil·
Uno de mis cursos favoritos, Vi estas tecnicas en universidad, pero no con un enfoque tan practico y diverido. Gracias Francisco.
Anthony Ismael Manotoa Moreno
@anthony_manotoa·
Este curso es muy interesante, ahora siento que veo todo como distribuciones y medidas de tendencia central 😂 Me encantó todo lo que aprendí, desde Deepnote hasta el uso de las librerías en Python 💚
Jhon Edward Bedoya
@eddietech10·
🟢Excellent course! It is a content worth repeating to reinforce the knowledge learned. 10/10. 👨🏼💻🚀
Bryan Javier
@javiertm09·
Excelente profesor. Es el mejor con el que me he topado. Su exposición de los temas fue impecable. Se notaba que tenía dominio de la matemática involucrada. Tanto fue así que me hizo sospechar que tuviera alguna formación en ciencias, y efectivamente, me di cuenta que así era al ver su perfil. Si estuviera en mis manos, le daría más cursos.
Daniel Alberto López Aguado
@danielopez582·
Excelente, me gusto mucho el enfoque a la ciencia de datos, aunque no se profundiza mucho en los temas ahora ya se que puedo seguir estudiando por mi cuenta
@brayan.d.valencia·
Excelente curso
@jorge.rodriguez3662·
Muy buen curso y muy interesante.
René Alberto Jara Balboa
@renealbertojarabalboa·
Se conisdera un excelente curso dado el contenido y enfoque, brindado bases y directrices para profundizar el autoconocimento.
Juan Felipe Benavides Saboya
@pipebenavidess92·
Francisco es un excelente docente, su amplio conocimiento del campo y su expresión hacen más fáciles de entender los conceptos
Kelly Lorena Díez Hernández
@kldiezh19·
Excelente contenido y excelente explicación de los temas.
Carlos Arturo Gómez
@carlosgomez017·
el curso me refrescó de manera sencilla todos mis conceptos adquiridos en la universidad mas unos más. excelente profesor y excelente contenido
Jose Fabricio Rodriguez Sanchez
@jf-02·
Conceptos muy claros y aplicables
Hans Uriel Diaz Aguilar
@hansdiaz062·
El curso fue excelente, aprendí mucho acerca de lo que se necesita para analizar los datos. El profesor explica muy bien y hace ver todo tan claro fácil.
Mario Betancourt Camacho
@mfbetancourt·
Extraordinario curso de Estadística Descriptiva con enfoque aa DS y AI. El contenido, siendo complejo y extenso, se explica de tal forma que es claro y totalmente comprensible. ¡¡¡Estupendo curso!!! Francisco es un estupendo maestro. Muchas gracias Francisco y muchas gracias Platzi.
Juan Monroy
@juanosierra2·
Excelente, aunque si tuviera quizes seria perfecto
Nicolas Urrego
@nicurrego·
De los mejores profesores en platzi ojo, todos son buenos, pero entre ellos este destaca. Imaginate lo bueno que es!
Martin Antonio Jiménez Lara
@ElEseCordis·
Muy buenas explicación por medio de historias y aplicaciones reales con programas.
Alejo Vera
@HC729·
Increíble curso para interiorizarse tanto con estadísitica como con el código. Muy bueno!
Marco Antonio Molina Espinosa
@mmolina194·
Excelente información
Gabriel Ordoñez
@gabito0399·
Muy buen curso. Sin embargo, se pone bastante complejo en el escalamiento y PCA
Santiago Meza García
@santimega·
En este curso, aprendí a usar deepnote con los temas que he visto de python.
Gustavo Adolfo Tirado Correa
@Gatico·
Excelente profesor. Explica muy claro
Mateo Chaves Vanegas
@mchavezv·
Un curso muy enriquecedor, logre aprender que el algebra lineal se aplica bastante en la ciencia de datos y era algo que no sabia, y el analisis de componentes principales me intereso mucho
@erickdelcastillope·
Excelente!
Norman Josías Silva Lacayo
@njlacayo·
Excelente curso para las bases de Ciencia de Datos
Ing. Oscar Javier Quintero Salazar
@Osquing·
Gran contenido. Me ayudó a aprender sobre la importancia de la estadística Descriptiva en el entrenamiento de los modelos de ML
Heiner Ballen
@ballen78·
un curso util para refrescar conocimientos, muy bueno para aprender nuevos conceptos y lo mejor el trabajo con python y deepnote
Rodrigo Villanueva Meza
@rodrigo_villanueva·
Me gustó mucho el curso.
Alexa Salve
@alesalve·
Increible clase, creo que repasare el PCA unas cuantas veces mas
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Data Analyst
53 horas
13 Profes
Analiza datos estructurados para identificar patrones y tendencias. Crea reportes y visualizaciones estratégicas.
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Matemáticas para Machine Learning con Python
29 horas
7 Profes
Comprende cómo usar el poder de las matemáticas para crear y optimizar modelos de machine learning.
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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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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.
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Data e Inteligencia Artificial
72 horas
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Domina data science para sacar valor a los datos e incrementar su potencial con machine learning para integrar inteligencia artificial a productos de software.
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Fundamentos de Data Science y AI
55 horas
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Adquiere las bases matemáticas, de programación y de ingeniería de software necesarias para iniciar en el mundo de la ciencia de datos y la inteligencia artificial.
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128 horas
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¡Conviértete en Data Scientist! Domina el análisis de negocios, redes neuronales y más con cursos prácticos en Python, ML y Bases de Datos.
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Machine Learning Engineer
159 horas
36 Profes
Integra inteligencia artificial en el software de un producto y mejora su desempeño con sistemas de machine learning.
Comunidad
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