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URosarioX: Análisis exploratorio de datos con Python y R

3.7 stars
6 ratings

Incrementa tus conocimientos en los aspectos básicos de la estadística y en las principales librerías de Python y R para análisis exploratorio de datos y gestión de bases de datos. Este es el primer paso en su carrera como científico de datos.

Análisis exploratorio de datos con Python y R
4 semanas
4–6 horas por semana
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Verificación opcional disponible

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Comienza el 8 nov
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Análisis exploratorio de datos con Python y R

Sobre este curso

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El análisis exploratorio de datos (EDA) es el proceso o tratamiento estadístico al que se someten los datos de una muestra que busca representar una población. Incluye la elaboración de gráficos y estadísticas que permiten explorar la distribución de los datos, identificando características como: valores atípicos o atípicos , saltos o discontinuidades, concentraciones de valores, forma de la distribución, etc. Esto nos permite conocer la naturaleza de los datos, comprender su distribución y explorarlos mediante análisis estadístico, para posteriormente crear el mejor modelo posible que permita extraer conclusiones sobre dichos datos. Este curso puedes tomarlo en cuenta como un paso inicial para iniciar tu carrera como científico de datos, ya que en él aprenderás las bases teóricas para el análisis exploratorio de datos y aprenderás a instalar y navegar dos programas para trabajar con los lenguajes Python y R. Asimismo, practicarás el procesamiento de datos, el análisis y algunos aspectos básicos de la creación de gráficos.

De un vistazo

  • Language Español
  • Video Transcript Español
  • Associated skillsR (Programming Language), Exploratory Data Analysis, Data Processing, Data Analysis, Outliers, Data Science, Database Management, Graphing, Statistical Analysis, Python (Programming Language), Statistics

Lo que aprenderás

Omitir Lo que aprenderás
  1. Explore los principios del análisis de datos e identifique las diferencias entre estadística descriptiva e inferencial.
  2. Explora Python y R, lenguajes para análisis de datos, y aprende sobre sus estructuras y bibliotecas de datos.
  3. Importe y exporte datos en Python y R, analícelos y transfórmelos según la necesidad del análisis.
  4. Componer diferentes tipos de gráficos en Python y R.
  5. Realizar análisis estadísticos de medidas de tendencia central y medidas de dispersión.

Plan de estudios

Omitir Plan de estudios

Sección 1. Introducción al análisis de datos

● Generalidades

● Estadísticas descriptivas e inferenciales

Sección 2. Herramientas para el análisis exploratorio de datos

● Jupyter y R-Studio

● Interfaz y estructuras de datos.

Sección 3. Análisis y procesamiento de datos

● Importación y transformación de datos

● Agrupación y otras herramientas

Sección 4. Gráficos para el análisis de datos.

● Tipos de gráficos

Sección 5. Medidas de tendencia central y dispersión

● Medidas de tendencia central

● Mediciones de dispersión

Preguntas frecuentes

Omitir Preguntas frecuentes

¿Para quién es el MOOC?

Personas interesadas en utilizar software estadístico y lenguajes de programación para el análisis de datos, sin importar si son profesionales o no.

¿Qué recursos debo tener para realizar el MOOC?

Lo único que necesitas son ganas de aprender y una computadora que admita algunos programas que deben instalarse.

¿Qué conocimientos previos necesito tener para realizar este MOOC?

Matemáticas y álgebra básicas para realizar operaciones sencillas como suma, resta, multiplicación y división. Se valorará tener conocimientos básicos de estadística. Uso de computadoras para instalar programas y comprender lo que se hace a través de la programación.

¿El MOOC se centra en algún lenguaje de programación específico?

Tanto R como Python son dos lenguajes de programación muy utilizados en Ciencia de Datos y estadística como tal. Además de la sintaxis de cada lenguaje, se diferencian en que R tiene su propio programa que se encarga de interpretar el lenguaje, llamado R-Studio. Python, por su parte, es un lenguaje que puede ser interpretado por diferentes y variados software: Anaconda, Visual Studio Code, Spyder, entre otros.

Formas de realizar este curso

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Costo

39 US$

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Acceso a los materiales del curso

Ilimitado

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Asistencia de edX

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Tareas con calificación y exámenes

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