Uso de Deepnote para Jupyter Notebooks en Ciencia de Datos
Clase 4 de 24 • Curso de Matemáticas para Data Science: Estadística Descriptiva
Contenido del curso
Estadística descriptiva para analítica
- 4
Uso de Deepnote para Jupyter Notebooks en Ciencia de Datos
Viendo ahora - 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
