Una de las etapas iniciales en todo proyecto de Ciencia de Datos es la Exploración de Datos para generar el primer conocimiento y detectar anormalidades, patrones relevantes u oportunidades que tenemos con los datos.
Desde esta etapa incluso podemos detectar posibles mejoras para nuestros negocios o procesos.
En este curso aprenderás:
- A explorar datos cualitativos y cuantitativos utilizando Python con varias librerías para manipulación y visualización de datos.
- Las técnicas que utilizarás en el curso, de inmediato las podrás poner en práctica con tus propios datos.
Programa del curso Exploración de Datos con Python:
- 2.1 Anotaciones sobre el IDE a utilizar (6:54)
- 2.2 Importar paquetes y exploración de primeras filas (6:01)
- 2.3 Exploración de últimas filas y filtro con un criterio (4:50)
- 2.4 Filtro con varios criterios (3:50)
- 2.5 Selección de muestras (3:06)
- 2.6 Extracción de observaciones con índices (2:41)
- 2.7 Extracción de datos superiores e inferiores (2:22)
- 2.8 Selección de varias variables (3:14)
- 2.9 Selección de variables con índices (3:39)
- 3.1 Carga de datos y entendimiento de las variables (7:15)
- 3.2 Agrupar por variables categóricas - Parte 1 (4:33)
- 3.3 Agrupar por variables categóricas - Parte 2 (3:34)
- 3.4 Tablas cruzadas con crosstab (7:37)
- 3.5 Tablas con porcentajes de totales, de filas y columnas (6:04)
- 3.6 Mapa de Calor (3:15)
- 3.7 Gráficos de Barras (7:55)
- 3.8 Gráficos de Barras con Porcentajes (3:30)
- 3.9 Gráficos con datos filtrados (7:08)
- 4.1 Medidas de Tendencia Central (5:10)
- 4.2 Medidas de Variabilidad (4:22)
- 4.3 Rango y Percentiles (3:23)
- 4.4 Variables Cuantitativas (5:13)
- 4.5 Resumen e Interpretación de Estadísticas Descriptivas (8:52)
- 4.6 Creación e Interpretación de Histogramas (6:05)
- 4.7 Curvas de Densidad (4:56)
- 4.8 Gráficos de Dispersión (Scatterplot) (3:40)
- 4.9 Mapas de Calor de Correlación (7:38)
- 4.10 Gráficos con tres variables (7:35)
- 4.11 Creación e Interpretación de Boxplots (6:56)
- 4.12 Cálculo de Medidas de Tendencia Central (4:23)
- 4.13 Cálculo de Medidas de Variación y Percentiles (6:11)
- 5.1 Carga e Inspección de Datos (6:06)
- 5.2 Revisión de Valores Nulos (8:34)
- 5.3 Correlación entre Variables (7:09)
- 5.4 Exploración de la Distribución de las Variables - Parte 1 (5:30)
- 5.5 Exploración de la Distribución de las Variables - Parte 2 (6:43)
- 5.6 Exploración de la Distribución de las Variables - Parte 3 (3:52)
- 5.7 Exploración de la Distribución de las Variables - Parte 4 (9:21)
- 5.8 Otros recursos para Exploración de Datos (2:17)
- 1.1 Introducción a la Estadística Descriptiva (2:38)
- Materiales a utilizar
- 1.2 Tipos de Datos (0:50)
- 1.3 Datos Cuantitativos (3:38)
- 1.4 Datos Cualitativos (2:53)
- 1.5 Medidas de Tendencia Central (0:51)
- 1.6 Media (2:59)
- 1.7 Mediana (3:54)
- 1.8 Moda (2:43)
- 1.9 Medidas de Dispersión (1:18)
- 1.10 Varianza (3:32)
- 1.11 Desviación Estándar (2:37)
- 1.12 Medidas de Rango (2:26)
- 1.13 Medidas de Posición Relativa (7:06)
- 1.14 Covarianza (2:07)
- 1.15 Correlación (11:41)
- 1.16 Coeficiente de Pearson (2:44)
- 1.17 Coeficiente de Spearman Rho (3:00)
- 1.18 Coeficiente Tau de Kendall (2:07)
- 1.19 Configuracion de Google Colab (11:06)
- 1.20 MarkDown y Carga de Datos (10:50)
- 1.21 Función para Detectar el Tipo de Dato (6:32)
- 1.22 Extraer las Medidas de Tendencia Central (3:23)
- 1.23 Extraer VAR y STD (2:22)
- 1.24 Extraer Min - Max - Rango (1:57)
- 1.25 Extraer Cuantiles (4:41)
- 1.26 Extraer COV y Correlaciones (6:33)
- 2.1 Histograma (9:05)
- 2.2 Densidad (9:37)
- 2.3 Aplicación Grafica del Histograma (15:56)
- 2.4 Aplicación Grafica de la Densidad (9:00)
- 2.5 Diagrama de Cajas y Bigotes (8:00)
- 2.6 ViolinPlot (6:01)
- 2.7 Aplicación del Boxplot (11:43)
- 2.8 Aplicación del Grafico del Violin (7:15)
- 2.9 Matriz de Correlación (8:40)
- 2.10 Dispersión (4:43)
- 2.11 Matriz de Dispersión (5:47)
- 2.12 Aplicación del HeatMap (9:33)
- 2.13 Aplicación Scatterplot (9:40)
- 2.14 Aplicación del Pairplot (3:22)
- 3.1 Valores Atípicos (13:13)
- 3.2 Método del Rango Intercuartílico (8:00)
- 3.3 Función Detección Outlier IQR (18:57)
- 3.4 Función Visualización Outlier IQR (13:06)
- 3.5 Función Eliminación Outlier IQR (2:39)
- 3.6 Aplicación y Resultado Final IQR (5:18)
- 3.7 Método de la Desviación Estándar (7:28)
- 3.8 Función Detección Outlier STD (11:58)
- 3.9 Función Visualización Outlier STD (8:23)
- 3.10 Función Eliminación Outlier STD (4:53)
- 3.11 Aplicación y Resultado Final STD (4:05)
- 3.12 Método Puntuación Z con Intervalo de Confianza (8:58)
- 3.13 Función Detección Outlier Z-Scores (8:22)
- 3.14 Función Visualización Outlier Z-Scores (4:55)
- 3.15 Función Eliminación Outlier Z-Scores (3:31)
- 3.16 Aplicación y Resultado Final Z-Scores (3:43)
- 3.17 Método Bosques de Aislamiento (13:30)
- 3.18 Función Detección Outlier Isolation Forest UNI (12:35)
- 3.19 Función Visualización Outlier Isolation Forest UNI (10:22)
- 3.20 Función Eliminación Outlier Isolation Forest UNI (9:11)
- 3.21 Aplicación y Resultado Final Isolation Forest UNI (5:48)
- 3.22 Función Detección Outlier Isolation Forest MULTI (6:51)
- 3.23 Función Visualización Outlier Isolation Forest Multi (12:59)
- 3.24 Función Eliminación Outlier Isolation Forest Multi (3:23)
- 3.25 Aplicación y Resultado Final Isolation Forest Multi (4:22)
- 3.26 Método Cluster DBSCAN (10:29)
- 3.27 Función Detección Outlier DBSCAN (8:27)
- 3.28 Función Visualización Outlier DBSCAN (12:59)
- 3.29 Función Eliminación Outlier DBSCAN (4:17)
- 3.30 Aplicación y Resultado Final DBSCAN (3:57)
- 3.31 Método Factor Atípico Local (9:28)
- 3.32 Función Detección Outlier LOF (10:16)
- 3.33 Función Visualización Outlier LOF (3:52)
- 3.34 Función Eliminación Outlier LOF (2:57)
- 3.35 Aplicación y Resultado Final LOF (3:55)
Hola, mi nombre es Esteban Madrigal
Me desempeño profesionalmente como Desarrollador de Inteligencia de Negocios y Científico de Datos.
En el ámbito académico me desempeño como instructor y consultor en múltiples empresas en herramientas para el análisis de datos tales como Power BI, SQL, Tableau, Alteryx, R y Python, dichas actividades me permiten ampliar mis conocimientos y mis redes de contactos, logrando transmitir mi experiencia y buenas prácticas a todos mis estudiantes.
¡Nos vemos en el curso!
Preguntas Frecuentes (FAQ)
¿Cuándo inicia y finaliza el curso?
¡El curso inicia ahora y nunca finaliza! Este es un curso en línea completamente a tu propio ritmo - tú decides cuando iniciar y cuando terminar.
¿Por cuánto tiempo tengo acceso al curso?
¿Cómo te suena "acceso de por vida"? Después de suscribirse, tendrás acceso ilimitado a este curso por todo el tiempo que gustes - a través de cualquier dispositivo en todos los dispositivos que tengas.
¿Qué sucede si no estoy satisfecho con el curso?
¡No queremos que estés insatisfecho! Si estás insatisfecho con tu compra (para los cursos de pago), solo debes contactarnos en los primeros 14 días y te daremos una devolución total de tu dinero.
¿Cómo apruebo el curso y obtengo mi certificado?
Para aprobar el curso y obtener el certificado correspondiente debes completar el 100% de los vídeos y enviar todas las prácticas realizadas durante el curso a través de correo para revisar y validar que se hayan completado correctamente.