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Aprendiendo Python con estadística descriptiva

Arturo Javier Miguel de Priego Paz Soldán

En este curso basado en un proyecto de 2 horas de duración aprenderás a calcular y visualizar medidas de tendencia central y de dispersión mientras exploras la programación de computadoras con objetos, instrucciones, sentencias y bibliotecas de Python.

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En este curso basado en un proyecto de 2 horas de duración aprenderás a calcular y visualizar medidas de tendencia central y de dispersión mientras exploras la programación de computadoras con objetos, instrucciones, sentencias y bibliotecas de Python.

El proyecto consiste en elaborar tablas y gráficas estadísticas a partir de alturas y pesos de deportistas de baloncesto, fútbol, fútbol americano y sumo. Calcularás índices de masas corporales para determinar condiciones de salud y descargarás archivos con datos de promedios de índices de masas corporales de hombres y mujeres para mostrar tendencias mundiales y por países. Durante el proceso aprenderás a usar Jupyter Notebook para editar y ejecutar programas de Python; procesar números en listas, arreglos y tablas; controlar la secuencia de ejecución de los programas; definir tus propias funciones, y utilizar funciones y módulos de las bibliotecas pandas, matplotlib.pyplot y NumPy. Al completar este proyecto podrás comenzar a tabular y graficar datos y estadísticas descriptivas de muestras y poblaciones utilizando el lenguaje de programación Python.

Nota: Este curso es de mayor utilidad para estudiantes que residen en la región de América del Norte. Actualmente, estamos trabajando para proporcionar la misma experiencia en otras regiones.

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What's inside

Syllabus

Project Overview
En este curso basado en un proyecto aprenderás a calcular y visualizar medidas de tendencia central y de dispersión mientras exploras la programación de computadoras con objetos, instrucciones, sentencias y bibliotecas de Python. El proyecto consiste en elaborar tablas y gráficas estadísticas a partir de alturas y pesos de deportistas de baloncesto, fútbol, fútbol americano y sumo. Calcularás índices de masas corporales para determinar condiciones de salud y descargarás archivos con datos de promedios de índices de masas corporales de hombres y mujeres para mostrar tendencias mundiales y por países. Durante el proceso aprenderás a usar Jupyter Notebook para editar y ejecutar programas de Python; procesar números en listas y arreglos; controlar la secuencia de ejecución de los programas; definir tus propias funciones, y utilizar funciones y módulos de las bibliotecas pandas, matplotlib.pyplot y NumPy. Al completar este proyecto podrás comenzar a tabular y graficar datos y estadísticas descriptivas de muestras y poblaciones utilizando el lenguaje de programación Python.

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
Este curso te permitirá comenzar a tabular y graficar datos y estadísticas descriptivas de muestras y poblaciones utilizando Python
Explora la programación de computadoras con objetos, instrucciones, sentencias y bibliotecas de Python
Utiliza Jupyter Notebook para editar y ejecutar programas de Python
Procesa números en listas, arreglos y tablas
Controla la secuencia de ejecución de los programas
Define tus propias funciones
Utiliza funciones y módulos de las bibliotecas pandas, matplotlib.pyplot y NumPy
Calcula índices de masas corporales para determinar condiciones de salud
Descarga archivos con datos de promedios de índices de masas corporales de hombres y mujeres para mostrar tendencias mundiales y por países
Requiere un conocimiento previo de programación de computadoras

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Reviews summary

Python y estadísticas descriptivas

Aprendiendo Python con estadística descriptiva es un curso de 2 horas que enseña a los estudiantes a utilizar Python para calcular y visualizar medidas de tendencia central y dispersión. El curso es práctico y utiliza un proyecto basado en el análisis de datos de atletas de baloncesto, fútbol, fútbol americano y sumo. Los estudiantes aprenderán a usar Jupyter Notebook, procesar números en listas y arreglos, controlar la secuencia de ejecución de programas y definir sus propias funciones. También utilizarán funciones y módulos de las bibliotecas pandas, matplotlib.pyplot y NumPy.
Uso de bibliotecas de Python.
"También utilizarán funciones y módulos de las bibliotecas pandas, matplotlib.pyplot y NumPy."
Uso de Jupyter Notebook.
"Aprenderás a usar Jupyter Notebook para editar y ejecutar programas de Python..."
Curso práctico con proyecto.
"El curso es práctico y utiliza un proyecto basado en el análisis de datos de atletas..."
Falta de relevancia para regiones fuera de América del Norte.
"Nota: Este curso es de mayor utilidad para estudiantes que residen en la región de América del Norte."

Activities

Coming soon We're preparing activities for Aprendiendo Python con estadística descriptiva. These are activities you can do either before, during, or after a course.

Career center

Learners who complete Aprendiendo Python con estadística descriptiva will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Data Analyst
Data Analysts interpret large datasets to identify trends and patterns. They use statistical software to analyze data and generate reports. This course provides a foundation in data analysis and statistics, which are essential skills for Data Analysts. The course teaches how to use Python to process and analyze data, and how to visualize data using charts and graphs.
Statistician
Statisticians collect, analyze, interpret, and present data. They use statistical methods to develop models and make predictions. This course provides a foundation in statistics, which is essential for Statisticians. The course teaches how to use Python to process and analyze data, and how to visualize data using charts and graphs.
Data Scientist
Data Scientists use data to solve problems and make decisions. They use statistical and machine learning techniques to analyze data and build models. This course provides a foundation in data analysis, statistics, and Python, which are essential skills for Data Scientists. The course teaches how to use Python to process and analyze data, and how to visualize data using charts and graphs.
Market Researcher
Market Researchers collect and analyze data about consumers and markets. They use this data to develop marketing strategies and campaigns. This course provides a foundation in data analysis and statistics, which are essential skills for Market Researchers. The course teaches how to use Python to process and analyze data, and how to visualize data using charts and graphs.
Financial Analyst
Financial Analysts provide financial advice to individuals and businesses. They use data to analyze financial trends and make investment recommendations. This course provides a foundation in data analysis and statistics, which are essential skills for Financial Analysts. The course teaches how to use Python to process and analyze data, and how to visualize data using charts and graphs.
Business Analyst
Business Analysts use data to identify opportunities and solve problems for businesses. They use statistical and data analysis techniques to develop recommendations and improve business processes. This course provides a foundation in data analysis and statistics, which are essential skills for Business Analysts. The course teaches how to use Python to process and analyze data, and how to visualize data using charts and graphs.
Operations Research Analyst
Operations Research Analysts use mathematical and statistical techniques to solve problems and improve decision-making. They use data to analyze and optimize business processes. This course provides a foundation in data analysis and statistics, which are essential skills for Operations Research Analysts. The course teaches how to use Python to process and analyze data, and how to visualize data using charts and graphs.
Quantitative Analyst
Quantitative Analysts use mathematical and statistical models to analyze financial data and make investment decisions. This course provides a foundation in data analysis and statistics, which are essential skills for Quantitative Analysts. The course teaches how to use Python to process and analyze data, and how to visualize data using charts and graphs.
Software Engineer
Software Engineers design, develop, and maintain software applications. They use programming languages and software development tools to create software that meets the needs of users. This course may be useful for Software Engineers who want to learn how to use Python for data analysis and visualization.
Data Engineer
Data Engineers design, build, and maintain data pipelines. They use data engineering tools and technologies to move data from source systems to data warehouses and data lakes. This course may be useful for Data Engineers who want to learn how to use Python for data analysis and visualization.
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineers design, develop, and deploy machine learning models. They use machine learning algorithms and techniques to create models that can learn from data and make predictions. This course may be useful for Machine Learning Engineers who want to learn how to use Python for data analysis and visualization.
Data Visualization Specialist
Data Visualization Specialists design and create data visualizations. They use data visualization tools and techniques to communicate data insights to users. This course may be useful for Data Visualization Specialists who want to learn how to use Python for data analysis and visualization.
Actuary
Actuaries use mathematical and statistical techniques to assess risk and uncertainty. They work in a variety of industries, including insurance, finance, and healthcare. This course may be useful for Actuaries who want to learn how to use Python for data analysis and visualization.

Reading list

We've selected ten books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Aprendiendo Python con estadística descriptiva.
Este libro proporciona una guía práctica para el análisis de datos con Python. Es un recurso valioso para quienes buscan aprender cómo usar Python para manipular, procesar y visualizar datos.
Este libro ofrece una introducción completa al aprendizaje estadístico con aplicaciones en R. Es una opción adecuada para quienes buscan una comprensión sólida de los conceptos y métodos subyacentes utilizados en el análisis de datos.
Este libro ofrece una introducción a los fundamentos matemáticos del aprendizaje automático. Es una opción adecuada para quienes buscan una comprensión más profunda de los conceptos y algoritmos subyacentes.
Este libro proporciona una guía integral para la ciencia de datos con R. Es un recurso valioso para quienes buscan una comprensión profunda de los procesos, técnicas y herramientas involucrados en el análisis y visualización de datos.
Este libro proporciona una introducción completa al aprendizaje profundo. Es una opción adecuada para quienes buscan una comprensión sólida de los conceptos y algoritmos subyacentes utilizados en este campo.
Este libro proporciona una introducción completa a los modelos gráficos probabilísticos. Es una opción adecuada para quienes buscan una comprensión sólida de los conceptos y algoritmos subyacentes utilizados en este campo.
Este libro ofrece una guía completa para la ciencia de datos con Python. Es un recurso valioso para quienes buscan una comprensión profunda de los procesos, técnicas y herramientas involucrados en el análisis y visualización de datos.
Este libro ofrece una guía práctica para el aprendizaje automático con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow. Es particularmente útil para quienes buscan aprender cómo implementar algoritmos de aprendizaje automático en el mundo real.
Este libro proporciona una introducción a la estadística bayesiana con ejemplos en R y Stan. Es particularmente útil para quienes buscan comprender la filosofía bayesiana y cómo aplicarla a problemas del mundo real.
Este libro proporciona una introducción clara y accesible a los conceptos básicos de la estadística descriptiva. Es particularmente útil para quienes buscan una revisión rápida o una introducción a este tema.

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