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Juan Camilo Perdomo Rico

El análisis exploratorio de datos (EDA) es el proceso o tratamiento estadístico al que se someten los datos de una muestra que busca representar una población. Incluye la elaboración de gráficos y estadísticas que permiten explorar la distribución de los datos, identificando características como: valores atípicos o atípicos , saltos o discontinuidades, concentraciones de valores, forma de la distribución, etc. Esto nos permite conocer la naturaleza de los datos, comprender su distribución y explorarlos mediante análisis estadístico, para posteriormente crear el mejor modelo posible que permita extraer conclusiones sobre dichos datos. Este curso puedes tomarlo en cuenta como un paso inicial para iniciar tu carrera como científico de datos, ya que en él aprenderás las bases teóricas para el análisis exploratorio de datos y aprenderás a instalar y navegar dos programas para trabajar con los lenguajes Python y R. Asimismo, practicarás el procesamiento de datos, el análisis y algunos aspectos básicos de la creación de gráficos.

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El análisis exploratorio de datos (EDA) es el proceso o tratamiento estadístico al que se someten los datos de una muestra que busca representar una población. Incluye la elaboración de gráficos y estadísticas que permiten explorar la distribución de los datos, identificando características como: valores atípicos o atípicos , saltos o discontinuidades, concentraciones de valores, forma de la distribución, etc. Esto nos permite conocer la naturaleza de los datos, comprender su distribución y explorarlos mediante análisis estadístico, para posteriormente crear el mejor modelo posible que permita extraer conclusiones sobre dichos datos. Este curso puedes tomarlo en cuenta como un paso inicial para iniciar tu carrera como científico de datos, ya que en él aprenderás las bases teóricas para el análisis exploratorio de datos y aprenderás a instalar y navegar dos programas para trabajar con los lenguajes Python y R. Asimismo, practicarás el procesamiento de datos, el análisis y algunos aspectos básicos de la creación de gráficos.

What you'll learn

  1. Explore los principios del análisis de datos e identifique las diferencias entre estadística descriptiva e inferencial.
  2. Explora Python y R, lenguajes para análisis de datos, y aprende sobre sus estructuras y bibliotecas de datos.
  3. Importe y exporte datos en Python y R, analícelos y transfórmelos según la necesidad del análisis.
  4. Componer diferentes tipos de gráficos en Python y R.
  5. Realizar análisis estadísticos de medidas de tendencia central y medidas de dispersión.

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What's inside

Syllabus

Sección 1. Introducción al análisis de datos
● Generalidades
● Estadísticas descriptivas e inferenciales
Sección 2. Herramientas para el análisis exploratorio de datos
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● Jupyter y R-Studio
● Interfaz y estructuras de datos.
Sección 3. Análisis y procesamiento de datos
● Importación y transformación de datos
● Agrupación y otras herramientas
Sección 4. Gráficos para el análisis de datos.
● Tipos de gráficos
Sección 5. Medidas de tendencia central y dispersión
● Medidas de tendencia central
● Mediciones de dispersión

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
Dirigida a personas que inician en el mundo de la ciencia de datos, ya que proporciona las bases teóricas para el análisis exploratorio de datos
Emplea lenguajes de programación ampliamente utilizados en el análisis de datos, como Python y R, lo que aumenta su relevancia en el ámbito laboral
Abarca herramientas esenciales para el análisis de datos, como Jupyter y R-Studio, facilitando el trabajo de los estudiantes
Enseña métodos estadísticos fundamentales, como medidas de tendencia central y dispersión, que son pilares en el análisis de datos
Cuenta con instructores reconocidos, Juan Camilo Perdomo Rico, lo que avala la calidad del contenido impartido

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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 Análisis exploratorio de datos con Python y R with these activities:
Revisit basic statistics
Brush up on your statistical knowledge to better understand the concepts covered in this course.
Browse courses on Statistics
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  • Review notes or textbooks from previous statistics courses.
  • Practice solving problems related to measures of central tendency and dispersion.
Data manipulation exercises
Develop proficiency in data manipulation techniques to effectively analyze datasets.
Browse courses on Data Manipulation
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  • Import and export data into Python or R environments.
  • Apply data transformations, such as filtering, sorting, and aggregating.
Connect with experienced data scientists
Seek guidance from experienced professionals in the field of data science to enhance your understanding and career prospects.
Browse courses on Mentorship
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  • Attend industry events or online forums to connect with data scientists.
  • Reach out to professionals on LinkedIn or other platforms for mentorship opportunities.
Three other activities
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Build a data science resource collection
Compile a personalized collection of valuable resources, including books, articles, tutorials, and tools, to support your ongoing learning in data science.
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  • Identify and gather relevant resources from various sources.
  • Organize and categorize the resources for easy access.
  • Share your collection with others to contribute to the learning community.
Explore advanced data visualization techniques
Expand your knowledge of data visualization beyond the basics to create more impactful and insightful graphs and charts.
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  • Research and learn about advanced visualization libraries, such as Seaborn or ggplot2.
  • Follow tutorials on creating interactive and dynamic visualizations.
Analyze a real-world dataset
Reinforce your learning by applying data analysis techniques to a real-world dataset, allowing you to gain practical experience and develop critical thinking skills.
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  • Find an open-source dataset that aligns with your interests.
  • Clean and explore the data, identifying patterns and insights.
  • Create visualizations and models to communicate your findings.

Career center

Learners who complete Análisis exploratorio de datos con Python y R will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Científico de datos
Los científicos de datos utilizan el análisis de datos para resolver problemas complejos y tomar decisiones informadas. Este curso proporciona una base sólida en los principios del análisis de datos y las herramientas necesarias para importar, analizar y visualizar datos. Aprenderá a utilizar Python y R, dos lenguajes de programación populares para el análisis de datos. Este curso lo ayudará a desarrollar las habilidades y los conocimientos necesarios para tener éxito como Científico de Datos.
Analista de Datos
Los analistas de datos utilizan el análisis de datos para identificar tendencias, patrones y oportunidades dentro de los datos. Este curso proporciona una base sólida en los principios del análisis de datos y las herramientas necesarias para importar, analizar y visualizar datos. Aprenderá a utilizar Python y R, dos lenguajes de programación populares para el análisis de datos. Este curso lo ayudará a desarrollar las habilidades y los conocimientos necesarios para tener éxito como Analista de Datos.
Estadístico
Los estadísticos utilizan el análisis de datos para recopilar, analizar e interpretar datos. Este curso proporciona una base sólida en los principios del análisis de datos y las herramientas necesarias para importar, analizar y visualizar datos. Aprenderá a utilizar Python y R, dos lenguajes de programación populares para el análisis de datos. Este curso lo ayudará a desarrollar las habilidades y los conocimientos necesarios para tener éxito como Estadístico.
Analista de Investigación
Los analistas de investigación utilizan el análisis de datos para recopilar información y tendencias sobre una variedad de temas. Este curso proporciona una base sólida en los principios del análisis de datos y las herramientas necesarias para importar, analizar y visualizar datos. Aprenderá a utilizar Python y R, dos lenguajes de programación populares para el análisis de datos. Este curso lo ayudará a desarrollar las habilidades y los conocimientos necesarios para tener éxito como Analista de Investigación.
Analista de Inteligencia de Negocios
Los analistas de inteligencia empresarial utilizan el análisis de datos para ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones. Este curso proporciona una base sólida en los principios del análisis de datos y las herramientas necesarias para importar, analizar y visualizar datos. Aprenderá a utilizar Python y R, dos lenguajes de programación populares para el análisis de datos. Este curso lo ayudará a desarrollar las habilidades y los conocimientos necesarios para tener éxito como Analista de Inteligencia de Negocios.
Investigador de Operaciones
Los investigadores de operaciones utilizan el análisis de datos para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones. Este curso proporciona una base sólida en los principios del análisis de datos y las herramientas necesarias para importar, analizar y visualizar datos. Aprenderá a utilizar Python y R, dos lenguajes de programación populares para el análisis de datos. Este curso lo ayudará a desarrollar las habilidades y los conocimientos necesarios para tener éxito como Investigador de Operaciones.
Economista
Los economistas utilizan el análisis de datos para estudiar la economía y hacer predicciones sobre el futuro. Este curso proporciona una base sólida en los principios del análisis de datos y las herramientas necesarias para importar, analizar y visualizar datos. Aprenderá a utilizar Python y R, dos lenguajes de programación populares para el análisis de datos. Este curso lo ayudará a desarrollar las habilidades y los conocimientos necesarios para tener éxito como Economista.
Gerente de Producto
Los gerentes de producto utilizan el análisis de datos para comprender las necesidades de los clientes y desarrollar productos exitosos. Este curso proporciona una base sólida en los principios del análisis de datos y las herramientas necesarias para importar, analizar y visualizar datos. Aprenderá a utilizar Python y R, dos lenguajes de programación populares para el análisis de datos. Este curso lo ayudará a desarrollar las habilidades y los conocimientos necesarios para tener éxito como Gerente de Producto.
Actuario
Los actuarios utilizan el análisis de datos para evaluar el riesgo y tomar decisiones en el sector financiero. Este curso proporciona una base sólida en los principios del análisis de datos y las herramientas necesarias para importar, analizar y visualizar datos. Aprenderá a utilizar Python y R, dos lenguajes de programación populares para el análisis de datos. Este curso lo ayudará a desarrollar las habilidades y los conocimientos necesarios para tener éxito como Actuario.
Analista Financiero
Los analistas financieros utilizan el análisis de datos para evaluar inversiones y tomar decisiones de inversión. Este curso proporciona una base sólida en los principios del análisis de datos y las herramientas necesarias para importar, analizar y visualizar datos. Aprenderá a utilizar Python y R, dos lenguajes de programación populares para el análisis de datos. Este curso lo ayudará a desarrollar las habilidades y los conocimientos necesarios para tener éxito como Analista Financiero.
Especialista en Ventas
Los especialistas en ventas utilizan el análisis de datos para identificar clientes potenciales y cerrar tratos. Este curso proporciona una base sólida en los principios del análisis de datos y las herramientas necesarias para importar, analizar y visualizar datos. Aprenderá a utilizar Python y R, dos lenguajes de programación populares para el análisis de datos. Este curso lo ayudará a desarrollar las habilidades y los conocimientos necesarios para tener éxito como Especialista en Ventas.
Especialista en Marketing
Los especialistas en marketing utilizan el análisis de datos para comprender el comportamiento del consumidor y desarrollar estrategias de marketing efectivas. Este curso proporciona una base sólida en los principios del análisis de datos y las herramientas necesarias para importar, analizar y visualizar datos. Aprenderá a utilizar Python y R, dos lenguajes de programación populares para el análisis de datos. Este curso lo ayudará a desarrollar las habilidades y los conocimientos necesarios para tener éxito como Especialista en Marketing.
Analista de riesgos
Los analistas de riesgo utilizan el análisis de datos para evaluar el riesgo y tomar decisiones en el sector financiero. Este curso proporciona una base sólida en los principios del análisis de datos y las herramientas necesarias para importar, analizar y visualizar datos. Aprenderá a utilizar Python y R, dos lenguajes de programación populares para el análisis de datos. Este curso lo ayudará a desarrollar las habilidades y los conocimientos necesarios para tener éxito como Analista de Riesgos.
Consultor de Negocios
Los consultores de negocios utilizan el análisis de datos para ayudar a las empresas a resolver problemas y mejorar sus operaciones. Este curso proporciona una base sólida en los principios del análisis de datos y las herramientas necesarias para importar, analizar y visualizar datos. Aprenderá a utilizar Python y R, dos lenguajes de programación populares para el análisis de datos. Este curso lo ayudará a desarrollar las habilidades y los conocimientos necesarios para tener éxito como Consultor de Negocios.
Ingeniero de datos
Los ingenieros de datos utilizan el análisis de datos para diseñar y construir sistemas de datos. Este curso proporciona una base sólida en los principios del análisis de datos y las herramientas necesarias para importar, analizar y visualizar datos. Aprenderá a utilizar Python y R, dos lenguajes de programación populares para el análisis de datos. Este curso lo ayudará a desarrollar las habilidades y los conocimientos necesarios para tener éxito como Ingeniero de Datos.

Reading list

We've selected eight 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 Análisis exploratorio de datos con Python y R.
Provides a practical introduction to data visualization techniques. It covers topics such as choosing the right chart type, creating effective visualizations, and communicating data insights.
Provides a comprehensive introduction to Python for data analysis. It covers topics such as data structures, data manipulation, and statistical analysis.
Provides a comprehensive introduction to R for data science. It covers topics such as data structures, data manipulation, and statistical analysis.
Este libro proporciona una introducción a Python para el análisis de datos. Cubre temas como estructuras de datos, manipulación de datos y análisis estadístico.
Provides a practical introduction to data science for business. It covers topics such as data collection, data analysis, and model building.
Provides a practical introduction to data science. It covers topics such as data collection, data analysis, and model building.
Provides a comprehensive introduction to machine learning with Python. It covers topics such as supervised learning, unsupervised learning, and model evaluation.
Provides a comprehensive introduction to deep learning with Python. It covers topics such as neural networks, convolutional neural networks, and recurrent neural networks.

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