Curso completo de Estadística descriptiva - RStudio y Python from Udemy

Conoce toda la estadística descriptiva de la mano de Juan Gabriel Gomila y María Santos. Asienta las bases para convertirte en el Data Scientist del futuro con todo el contenido del curso. En particular verás los mismos contenidos que explicamos en primero de carrera a matemáticos, ingenieros o informáticos como por ejemplo:

Logística e instalación de R y RStudio y de Anaconda Navigator para Python
Cómo usar R y Python como si fuese una calculadora científica (incluyendo un repaso de funciones, trigonometría y combinatoria)
Introducción a la programación funcional con R desde cero (ideal para seguir tomando a posteriori cursos de análisis de datos).
Uso de gráficos para representar datos estadísticos incluyendo plots de nubes de puntos, histogramas, diagramas circulares o diagramas de caja y bigotes entre otros. Además tendrás ejemplos tanto en R como con matplotlib de Python.
Introducción a las técnicas de machine learning como por ejemplo la regresión lineal.
Profundización en tipos de datos cualitativos, cuantitativos y ordinales y el correcto análisis de cada uno de ellos.
Introducción a la probabilidad, empezando desde lo más básico, pasando por variables aleatorias hasta llegar a tratar las distribuciones de probabilidad más conocidas (tanto discretas como continuas)
Comprende los estadísticos más relevantes de una distribución, como por ejemplo la media, varianza así como sesgo y curtosis. Y aprende a calcularlos tanto con R como con Python.
Repositorio Github con todo el material del curso para disponer de los mismos scripts que usamos en clase desde el minuto inicial.

Una vez termines el curso podrás seguir con los mejores cursos de análisis de datos publicados por Juan Gabriel Gomila como los cursos de Machine Learning o Inteligencia Artificial con Python o RStudio o el Curso de Data Science con Tidyverse y RStudio. Todo el material del curso está enfocado en resolver los problemas de falta de base que presentan los estudiantes de esos cursos avanzados y poderlo hacer en un curso a parte te permitirá nivelar tus conocimientos y tomar los otros cursos con garantías de éxito.

What's inside

Learning objectives

Estadística descriptiva incluyendo el cálculo de estadísticos básicos o la elaboración de gráficos que ayudan a visualizar la información de los datos
A utilizar r como herramienta básica de estadística y operaciones numéricas

Técnicas del mundo de la estadística para luego seguir formándose con otros cursos de big data, machine learning, data science o inteligencia artificial
Complementar la herramienta rstudio con ejemplos de python para ser todo un genio en el análisis de datos estadísticos

Estadística descriptiva incluyendo el cálculo de estadísticos básicos o la elaboración de gráficos que ayudan a visualizar la información de los datos
A utilizar r como herramienta básica de estadística y operaciones numéricas
Técnicas del mundo de la estadística para luego seguir formándose con otros cursos de big data, machine learning, data science o inteligencia artificial
Complementar la herramienta rstudio con ejemplos de python para ser todo un genio en el análisis de datos estadísticos

Syllabus

Introducción

Y para que empieces con buen pie

Conoce a Juan Gabriel Gomila, tu instructor en Udemy

La comunidad de Discord para aprender online

Vamos a repasar los conceptos de R como calculadora

Vamos a repasar todo lo que hemos visto acerca de documentación para que le des un nuevo vistazo a toda la documentación de LaTeX, Markdown y R.

Vamos a hacer un breve examen para repasar todo lo aprendido en esta sección

Traffic lights

Read about what's good

what should give you pause

and possible dealbreakers

Provides a solid foundation in descriptive statistics, which is essential for understanding and applying more advanced data analysis techniques

Introduces functional programming with R from scratch, which is a valuable skill for data analysis and statistical computing

Covers the installation and setup of R, RStudio, and Anaconda Navigator for Python, which simplifies the initial steps for beginners

Supplements RStudio with Python examples, which allows learners to become proficient in multiple tools for statistical data analysis

Prepares learners for more advanced courses in Big Data, Machine Learning, Data Science, and Artificial Intelligence, which can help them advance their careers

Includes a Github repository with all course materials, which allows learners to access the same scripts used in class from the beginning

Reviews summary

Estadística descriptiva con r y python

Según los estudiantes, este curso ofrece una base sólida y completa para la estadística descriptiva. Muchos aprecian las explicaciones claras y detalladas, especialmente en los conceptos fundamentales. Destacan positivamente la enseñanza en paralelo de RStudio y Python, considerándolo muy valioso para el análisis de datos. Los ejemplos prácticos y el enfoque en la aplicación de conceptos son frecuentemente elogiados. Aunque algunos señalan que el ritmo puede ser rápido en ciertas secciones, en general, los estudiantes encuentran que el curso les proporciona las herramientas necesarias para seguir aprendiendo en áreas como Machine Learning o Data Science. La mayoría lo considera una excelente introducción.

Ayuda a aplicar la teoría con ejemplos reales.

"Los ejemplos prácticos con código en R y Python son muy útiles para ver cómo se aplica todo."

"Me gustaron los ejercicios propuestos, me hicieron pensar y practicar lo aprendido."

"Ver los conceptos aplicados en RStudio y Python ayuda mucho a la comprensión."

"La parte práctica es muy buena, te permite tocar el código desde el principio."

Prepara para cursos más avanzados en Data Science.

"Este curso me dio la base que necesitaba para entender los conceptos de Data Science."

"Siento que ahora tengo un mejor fundamento para tomar cursos de Machine Learning."

"Es el punto de partida ideal antes de adentrarse en temas más complejos como Big Data."

"Realmente asienta las bases de la estadística para poder avanzar sin problemas."

Enseña estadística con dos herramientas clave.

"Es un gran punto a favor que se enseñe tanto R como Python para los mismos conceptos."

"Me parece muy útil ver los ejemplos en ambos lenguajes, amplía mis habilidades."

"El enfoque dual en R y Python es un diferenciador clave y muy práctico."

"Aprender a aplicar la estadística en RStudio y Python a la vez es genial para mi futuro."

Los conceptos se presentan de forma comprensible.

"Las explicaciones son claras y concisas, me ayudó a entender conceptos que antes me costaban."

"La forma en que el profesor explica es muy didáctica, haciendo que la estadística sea fácil de seguir."

"Me gustó mucho cómo se desglosan los temas, cada paso está bien explicado."

"El curso es muy bueno, el profesor explica bien los conceptos y se hace ameno."

Algunos temas avanzan deprisa para principiantes.

"En algunas secciones sentí que el ritmo era un poco rápido, tuve que pausar y repasar."

"Para ser una introducción, algunos temas van un poco deprisa si no tienes ninguna base previa."

"Hubo momentos en los que me costó seguir el ritmo, especialmente al cambiar entre R y Python."

"Creo que podría ralentizar un poco la explicación en los temas más complejos."

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Curso completo de Estadística descriptiva - RStudio y Python with these activities:

Repasar los fundamentos de álgebra lineal

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Refrescar los conceptos básicos de álgebra lineal para comprender mejor las operaciones con matrices y vectores en R y Python.

Show steps

Revisar apuntes o libros de texto de álgebra lineal.
Resolver ejercicios de práctica sobre operaciones con matrices y vectores.
Consultar recursos en línea como Khan Academy para aclarar dudas.

Revisar "Estadística para todos" de David Spiegelhalter

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Proporcionar una base intuitiva y accesible a los conceptos estadísticos antes de profundizar en los detalles técnicos.

View El arte de la estadística (Ensayo) (Spanish... on Amazon

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Leer capítulos relevantes sobre estadística descriptiva y visualización de datos.
Identificar los conceptos clave y cómo se aplican en el curso.
Tomar notas sobre ejemplos y explicaciones que faciliten la comprensión.

Practicar la creación de gráficos con R y Python

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Reforzar la habilidad de crear visualizaciones de datos efectivas utilizando las bibliotecas de R y Python cubiertas en el curso.

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Elegir un conjunto de datos de ejemplo.
Crear histogramas, diagramas de dispersión y diagramas de caja utilizando R y Python.
Experimentar con diferentes parámetros y opciones de personalización.
Comparar los resultados obtenidos con ambas herramientas.

Four other activities

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Ayudar a otros estudiantes en el foro del curso

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Reforzar el aprendizaje al explicar conceptos a otros estudiantes y resolver sus dudas.

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Revisar el foro del curso regularmente.
Responder a las preguntas de otros estudiantes de manera clara y concisa.
Compartir recursos y ejemplos útiles.

Revisar "Python Data Science Handbook" de Jake VanderPlas

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Profundizar en el uso de Python para el análisis de datos y la visualización, complementando los ejemplos del curso.

View Python Data Science Handbook: Essential Tools... on Amazon

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Leer los capítulos relevantes sobre NumPy, Pandas y Matplotlib.
Replicar los ejemplos del libro y experimentar con diferentes opciones.
Aplicar las técnicas aprendidas a los conjuntos de datos utilizados en el curso.

Crear un blog sobre estadística descriptiva

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Solidificar el conocimiento al explicar conceptos estadísticos a un público más amplio, utilizando ejemplos prácticos y visualizaciones.

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Elegir un tema específico dentro de la estadística descriptiva.
Investigar y recopilar información relevante.
Escribir una entrada de blog clara y concisa, incluyendo ejemplos y visualizaciones.
Publicar la entrada de blog en una plataforma como Medium o WordPress.

Analizar un conjunto de datos real y crear un informe descriptivo

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Aplicar las técnicas aprendidas en el curso para analizar un conjunto de datos real y comunicar los resultados de manera efectiva.

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Seleccionar un conjunto de datos de interés de una fuente pública.
Limpiar y preparar los datos para el análisis.
Calcular estadísticos descriptivos y crear visualizaciones relevantes utilizando R o Python.
Escribir un informe que resuma los hallazgos y las conclusiones.

Career center

Learners who complete Curso completo de Estadística descriptiva - RStudio y Python will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Analista de Datos

Un Analista de Datos se dedica a examinar, limpiar, transformar e interpretar datos para descubrir patrones útiles, informar conclusiones y respaldar la toma de decisiones. Este curso es fundamental para cualquier persona que aspire a ser Analista de Datos, porque cubre los fundamentos de la estadística descriptiva con RStudio y Python. El curso te enseña a usar R y Python para calcular estadísticos, crear visualizaciones impactantes como histogramas y diagramas de caja, y comprender los tipos de datos. Estas habilidades son esenciales para realizar análisis exploratorios de datos y comunicar hallazgos de manera efectiva. Al completar el curso, construirás una base sólida para abordar desafíos analíticos más complejos.

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Estadístico

Un Estadístico desarrolla y aplica teorías y métodos estadísticos para recopilar, analizar e interpretar datos cuantitativos. El curso es un primer paso importante para convertirse en Estadístico, porque cubre los fundamentos de la estadística descriptiva con RStudio y Python. Aprenderás a instalar y utilizar R y Python, a realizar operaciones estadísticas, y a comprender los conceptos estadísticos básicos. En especial, el curso incluye el estudio de distribuciones de probabilidad, los estadísticos más relevantes de una distribución, como la media y la varianza, y cómo calcularlos con R y Python. Este curso ayuda a construir una base sólida para seguir aprendiendo en el mundo de la estadística.

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Científico de datos

El Científico de Datos usa métodos científicos, procesos, algoritmos y sistemas para extraer conocimiento e ideas de datos en diversas formas. El curso es un punto de partida ideal para una carrera en ciencia de datos, porque proporciona una introducción completa a la estadística descriptiva utilizando RStudio y Python. Aprenderás a instalar y utilizar R y Python, a realizar operaciones estadísticas, y a crear visualizaciones. Este curso te ayuda a comprender los conceptos estadísticos básicos y cómo aplicarlos en la práctica, que son habilidades esenciales para cualquier Científico de Datos. El curso también cubre temas como la regresión lineal, una técnica fundamental en el machine learning.

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Analista de Investigación de Mercado

Un Analista de Investigación de Mercado estudia las condiciones del mercado para examinar el potencial de venta de un producto o servicio. Este curso es perfecto para comprender la estadística descriptiva, que es clave. Aprenderás a usar R y Python para analizar datos, crear gráficos y calcular estadísticas descriptivas. Esta base es útil para comprender datos cualitativos y cuantitativos, así como para comunicar hallazgos de manera clara. Con los conocimientos adquiridos, puedes interpretar los datos del mercado y ofrecer recomendaciones informadas. El curso ayuda a construir una base sólida para el análisis de datos en el contexto de la investigación de mercado.

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Analista de Datos de Salud

Un Analista de Datos de Salud recopila, analiza e interpreta datos de salud para mejorar la calidad de la atención médica y reducir los costos. La estadística descriptiva es una base necesaria para un Analista de Datos de Salud, y este curso te da esa base usando RStudio y Python. Aprenderás a usar R y Python para analizar datos de salud, crear visualizaciones, y calcular estadísticas descriptivas. Con este conocimiento, podrás analizar datos de registros médicos electrónicos, reclamaciones de seguros, y encuestas de salud. Los contenidos del curso mejorarán tu entendimiento de estadística.

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Consultor de Análisis

Un Consultor de Análisis ayuda a las organizaciones a mejorar su rendimiento mediante el análisis de datos y la formulación de recomendaciones estratégicas. Adquirirás herramientas esenciales en este curso, comenzando con una base en estadística descriptiva utilizando RStudio y Python. Aprenderás a usar R y Python para realizar análisis de datos, crear visualizaciones, y comprender tipos de datos cualitativos y cuantitativos. Con esta base, podrás ayudar a las organizaciones a comprender sus datos, identificar tendencias y patrones, y tomar decisiones informadas. Los conocimientos que te brinda el curso te brindarán una solidez para comprender la estadística.

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Analista de Marketing

Un Analista de Marketing mide y analiza el rendimiento de las campañas de marketing para optimizar las estrategias y mejorar el retorno de la inversión. Comprender la estadística descriptiva es útil para ser Analista de Marketing, y este curso te la presenta de la mano de RStudio y Python. Aprenderás a usar R y Python para analizar datos de marketing, crear visualizaciones, y calcular estadísticas descriptivas. Con este conocimiento, podrás analizar datos de campañas publicitarias, redes sociales, y ventas en línea. El curso ayuda a construir una base para ser un mejor profesional.

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Analista de negocios

El Analista de Negocios identifica las necesidades de una organización y recomienda soluciones que ayuden a la empresa a alcanzar sus objetivos. Este curso es adecuado, ya que proporciona una introducción a la estadística descriptiva utilizando RStudio y Python. El curso te enseñará a usar R y Python para resumir y visualizar datos, identificar tendencias, y comprender tipos de datos cualitativos y cuantitativos. Estas habilidades son útiles para analizar datos de negocios, identificar áreas de mejora, y formular recomendaciones basadas en datos. El curso te ayuda a construir una base para el análisis de datos en el contexto empresarial.

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Bioestadístico

Un Bioestadístico aplica métodos estadísticos para resolver problemas en biología, medicina y salud pública. Conocer la estadística descriptiva, que se aprende en este curso, es muy útil para un Bioestadístico. Aprenderás a usar R y Python para analizar datos biológicos, crear visualizaciones, y calcular estadísticas descriptivas. Con este aprendizaje, podrás analizar datos de estudios clínicos, experimentos de laboratorio, y encuestas de salud pública. El curso ayuda a construir una base para el análisis de datos en el contexto de la bioestadística.

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Ingeniero de Machine Learning

Un Ingeniero de Machine Learning desarrolla, prueba e implementa modelos de machine learning que permiten a las computadoras aprender y tomar decisiones sin programación explícita. Este curso puede ser útil para el rol de Ingeniero de Machine Learning, porque introduce los fundamentos de la estadística descriptiva con RStudio y Python. El curso cubre la instalación y el uso de R y Python, la creación de visualizaciones de datos, y la comprensión de tipos de datos cualitativos y cuantitativos. El curso también brinda una introducción a las técnicas de machine learning, como la regresión lineal, que son útiles para construir modelos predictivos.

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Analista de riesgos

El Analista de Riesgos identifica y evalúa los riesgos que enfrenta una organización y desarrolla estrategias para mitigarlos. Este curso puede ser muy valioso para un Analista de Riesgos, ya que cubre los fundamentos de la estadística descriptiva con RStudio y Python. Aprenderás a usar R y Python para analizar datos de riesgo, crear visualizaciones, y calcular estadísticas descriptivas. El curso también te ayuda a comprender las distribuciones de probabilidad, que son fundamentales para modelar el riesgo. El dominio de los temas del curso construye una base sólida.

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Analista Financiero

Un Analista Financiero evalúa el rendimiento financiero de una empresa y proporciona recomendaciones de inversión. Este curso puede ser fundamental para el cargo de Analista Financiero, porque cubre los fundamentos de la estadística descriptiva con RStudio y Python. Aprenderás a usar R y Python para analizar datos financieros, crear visualizaciones, y calcular estadísticas descriptivas. Al desarrollar estas habilidades, tendrás una base sólida para analizar datos financieros, identificar tendencias y patrones, y tomar decisiones de inversión informadas. Adicionalmente, el curso es un primer paso si quieres luego aprender machine learning.

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Demógrafo

Un Demógrafo estudia las características de las poblaciones humanas, como el tamaño, la densidad, la distribución, y las tasas de natalidad y mortalidad. Este curso puede ser interesante para un Demógrafo, ya que proporciona una introducción a la estadística descriptiva utilizando RStudio y Python. Aprenderás a usar R y Python para resumir y visualizar datos demográficos, identificar tendencias, y comprender distribuciones de probabilidad. Con este conocimiento, podrás analizar datos demográficos, identificar patrones, y formular proyecciones de población. El curso ayuda a desarrollar una base para el análisis de datos en el contexto de la demografía.

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Actuario

Un Actuario aplica principios matemáticos y estadísticos para evaluar y gestionar el riesgo financiero. Para aspirar a ser Actuario, este curso puede ser útil, porque te enseña los fundamentos de la estadística descriptiva con RStudio y Python. El curso cubre la instalación y uso de R y Python, la creación de visualizaciones de datos, y la comprensión de distribuciones de probabilidad. Con esta base, podrás comprender los modelos de riesgo y realizar análisis estadísticos complejos. Los conocimientos que brinda el curso te dan una base para poder desempeñarte.

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Científico Ambiental

Un Científico Ambiental estudia los efectos de las actividades humanas en el medio ambiente y propone soluciones para protegerlo. Este curso es relevante para la carrera de Científico Ambiental, pues te da una base en estadística descriptiva utilizando RStudio y Python. Aprenderás a utilizar R y Python para analizar datos ambientales, crear visualizaciones, y calcular estadísticas descriptivas. Esto es útil para analizar datos de contaminación del aire y del agua, emisiones de gases de efecto invernadero, y biodiversidad. El curso brinda una base para el análisis de datos en el contexto de la ciencia ambiental.

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