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curso

Análisis exploratorio de datos en Python

Intermedio
Updated 12/2024
Aprende a explorar, visualizar y extraer información de datos usando análisis exploratorio (EDA) en Python.
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PythonAnálisis exploratorio de datos4 horas14 vídeos49 ejercicios4,150 XP58,188Declaración de cumplimiento

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Descripción del curso

Así que tienes algunos datos interesantes, ¿por dónde empiezas tu análisis? Este curso cubrirá el proceso de exploración y análisis de datos, desde la comprensión de lo que se incluye en un conjunto de datos hasta la incorporación de los resultados de la exploración a un flujo de trabajo de ciencia de datos.

Utilizando datos sobre cifras de desempleo y precios de billetes de avión, aprovecharás Python para resumir y validar datos, calcular, identificar y reemplazar valores perdidos, y limpiar valores numéricos y categóricos. A lo largo del curso, crearás hermosas visualizaciones Seaborn para comprender las variables y sus relaciones.

Por ejemplo, examinarás cómo se relacionan el consumo de alcohol y el rendimiento de los alumnos. Por último, el curso mostrará cómo los hallazgos exploratorios alimentan los flujos de trabajo de la ciencia de datos creando nuevas características, equilibrando características categóricas y generando hipótesis a partir de los hallazgos.

Al final de este curso, tendrás la confianza necesaria para realizar tu propio análisis exploratorio de datos (EDA) en Python. ¡Serás capaz de explicar tus conclusiones visualmente a los demás y sugerir los siguientes pasos para recopilar información a partir de tus datos!

Prerrequisitos

Introduction to Statistics in PythonIntroduction to Data Visualization with Seaborn
1

Conocer un conjunto de datos

Iniciar capítulo
2

Limpieza e imputación de datos

Iniciar capítulo
3

Relaciones en los datos

Iniciar capítulo
4

Convertir el análisis exploratorio en acción

Iniciar capítulo
Análisis exploratorio de datos en Python
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