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Exploración de Datos con Python
Introducción y Conceptos
1.1 Antes de iniciar (2:05)
1.2 Conceptos: Datos Cualitativos (1:57)
1.3 Conceptos: Datos Cuantitativos (1:52)
Introducción a Exploración de Datos con Pandas
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)
Exploración de Datos Cualitativos
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)
Exploración de Datos Cuantitativos
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)
Caso Práctico: Exploración de Datos de Airbnb
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)
Práctica Final
Instrucciones para la práctica final
Cierre del curso
Cierre del curso y próximos pasos (1:34)
Continúa tu formación
Estadística Descriptiva (Actualizado May 25)
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)
Visualizaciones Estadísticas (Actualizado Mayo 25)
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)
Valores Atípicos (Actualizado Mayo 25)
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)
3.18 Función Detección Outlier Isolation Forest UNI
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