Nivel Básico
24 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.
Estadística descriptiva para analítica
- 4
Uso de Deepnote para Jupyter Notebooks en Ciencia de Datos
01:19 min - 5
Tipos de Datos en Ciencia de Datos: Categóricos y Numéricos
16:06 min - 6
Medidas de Tendencia Central: Media, Mediana y Moda
09:47 min - 7
Media vs. Mediana: Diferencias y Aplicaciones Prácticas
17:16 min - 8
"Estadística Descriptiva con Pandas: Medidas de Tendencia Central"
20:58 min - 9
Rango y Rango Intercuartil en Medidas de Dispersión
05:25 min - 10
Desviación Estándar y Varianza en Estadística Descriptiva
14:29 min - 11
Cálculo y Visualización de Medidas de Dispersión en Python
11:13 min - 12
Visualización de Datos: Catálogo y Uso de Diagramas en Python
08:48 min - 13
Diagramas de Dispersión y su Análisis con Seaborn
12:32 min
Estadística en la ingesta de datos
- 14
Escalamiento Lineal de Datos Numéricos para Machine Learning
10:54 min - 15
Transformaciones No Lineales para Datos Sesgados en Machine Learning
08:51 min - 16
Procesamiento y Escalamiento de Datos Numéricos en Python
14:55 min - 17
Mapeo de Variables Categóricas en Python: Dumi y OneHot
05:00 min - 18
Codificación de Variables Categóricas en Python con Pandas y Scikit-Learn
12:58 min - 19
Correlación y covarianza en análisis de datos
09:09 min - 20
Construcción y Análisis de la Matriz de Covarianza en Python
13:08 min
Proyecto de aplicación
Despedida
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
Francisco Camacho
Co-founder & CTO at Hunty
Co-founder & CTO at Hunty
Opiniones del curso
4.8 · 1646 opiniones
mateo londoño rua
@MateoLR117·
N/A
Marcelo Bengolea
@mfbengolea·
Excelente trabajo del docente. Quizás el curso debería ir después del curso de álgebra lineal, pero igual se entiende bastante.
Leonardo Nakaya
@leonardo-nakaya·
Fue una buena base sobre la estadística descriptiva.
juliangig
@juliangig·
Muy buen curso y resumen de información.
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
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Data e Inteligencia Artificial
68 horas
18 Profes
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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Ruta de Matemáticas
63 horas
12 Profes
Aprende en casa temas de matemáticas como álgebra, ecuaciones, funciones, cálculo y probabilidad. Desarrolla tus propios análisis matemáticos y aplícalos.
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Data Scientist
127 horas
30 Profes
¡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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Data Analyst
52 horas
13 Profes
Analiza datos estructurados para identificar patrones y tendencias. Crea reportes y visualizaciones estratégicas.
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Machine Learning Engineer
153 horas
36 Profes
Integra inteligencia artificial en el software de un producto y mejora su desempeño con sistemas de machine learning.
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Análisis de Datos con Python
30 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.
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Data Scientist con Python
90 horas
17 Profes
Explora el fascinante mundo del Data Science con Python. Cada curso es un paso crucial hacia el análisis de datos y la creación de modelos de machine learning.
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Data Engineer
89 horas
15 Profes
Crea la infraestructura de extracción y preparación de datos para analítica en organizaciones.
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