El análisis de datos es el proceso de examinar y evaluar datos con el fin de extraer información útil y conocimiento.
El análisis de datos puede incluir la visualización y representación gráfica de los datos, el análisis estadístico, la exploración de patrones y tendencias en los datos y la toma de decisiones basadas en la información obtenida.
El análisis de datos se utiliza en una variedad de contextos, como el negocio, la ciencia y la investigación, y puede ser realizado utilizando herramientas manuales o software especializado.
Análisis de datos con Python
En este curso de análisis de datos con Python aprenderás a utilizar muchas de sus funciones para analizar datos.
Utilizarás librerías como Numpy, pandas, SciPy y scikit-learn para manipular, limpiar y preparar conjuntos de datos, resumir datos, crear canalizaciones de datos y realizar aprendizaje automático. Además, aprenderás a crear modelos de aprendizaje automático y hacer predicciones con scikit-learn.
Este curso está dirigido a personas interesadas en el análisis de datos y la programación en Python, especialmente aquellos estudiantes o profesionales dedicados a la analítica de datos y la estadística.
Se requiere un nivel intermedio de inglés y experiencia previa en Python.
La duración estimada del curso es de 5 semanas y requiere dedicar entre 2 y 4 horas de estudio a la semana. Es un curso en línea que se puede realizar de forma autoguiada a tu propio ritmo.
Los temas a tratar en el curso son los siguientes:
- Importación de conjuntos de datos
- Objetivos de aprendizaje
- Comprender el dominio
- Comprender el conjunto de datos
- Paquete Python para ciencia de datos
- Importación y exportación de datos en Python
- Información básica de conjuntos de datos
- Limpiar y preparar los datos
- Identificar y manejar valores faltantes
- Formateo de datos
- Conjuntos de normalización de datos
- Agrupación
- Variables indicadoras
- Resumiendo el marco de datos
- Estadísticas descriptivas
- Básico de Agrupación
- ANOVA
- Correlación
- Más sobre correlación
- Desarrollo de modelos
- Regresión lineal simple y múltiple
- Evaluación del modelo UsingVisualization
- Regresión polinomial y canalizaciones
- R-cuadrado y MSE para evaluación dentro de la muestra
- Predicción y toma de decisiones
- Evaluación del modelo
- Ajuste excesivo, ajuste insuficiente y selección de modelo
- Regresión de cresta
- Búsqueda de cuadrícula
- Refinamiento del modelo
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¿Qué es edX?
EdX es un proveedor de educación en línea que ofrece cursos en línea, conocidos popularmente como MOOC o Massive Open Online Courses, de las mejores universidades y otras instituciones de todo el mundo.
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¿Cómo me registro al curso?
Antes de que te registres en un curso debes saber que para poder unirte a un curso en edX existen dos modalidades, la de pago y gratuita.
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| Videos | sí | sí |
| Lecturas | sí | sí |
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