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Data Science: exploración y análisis de datos

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Discusiones sobre este curso

Data Science: exploración y análisis de datos

Resumen del curso

  • Analiza datos con la biblioteca pandas.
  • Filtra, procesa y agrupa datos.
  • Crea visualizaciones para extraer información valiosa de los datos.
  • Aprende a trabajar con diferentes tipos de variables.
  • Extrae e interpreta medidas de tendencia central y dispersión.

Público Objetivo

Personas que desean desarrollar una carrera profesional en el ámbito de los datos.

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Última actualización

5/28/2026

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Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. Conociendo los datos

    • Introducción
    • Preparando el ambiente
    • Conociendo Colab
    • Explorando los datos
    • Para saber más: subiendo archivos en Colab
    • Cargando los datos con pandas
    • Primeras visualizaciones
    • Frecuencia de las notas
    • Para saber más: Pandas Series y DataFrame
    • Haz como yo hice: conociendo la base de calificaciones de las películas
    • Lo que aprendimos

  2. 2. Analizando los datos

    • Proyecto de la clase anterior
    • Explorando los datos
    • Consulta en un DataFrame
    • Para saber más: método query
    • Distribución del promedio de peliculas
    • Calculando el promedio por separado
    • Para saber más: utilizando notebooks localmente con Jupyter
    • Hazlo como yo lo hice: analizando los datos de las películas
    • Lo que aprendimos

  3. 3. Entendiendo los tipos de variables

    • Proyecto de la clase anterior
    • Explorando la base TMDB
    • Para saber más: The Movie Database
    • Analizando diversos tipos de variable
    • Para saber más: clasificación de variables
    • Valores únicos
    • ¿Cuáles son los tipos de variables?
    • Haz como yo hice: explorando nuestra base de películas
    • Lo que aprendimos

  4. 4. Visualizando los datos

    • Proyecto de la clase anterior
    • Visualizando gráficos por categorías
    • Comparando valores
    • Para saber más: ¿cuándo saber que un gráfico de pastel es eficaz?
    • Enriqueciendo la visualización
    • ¿Cuál es el gráfico ideal?
    • Hazlo como yo lo hice: visualizando los datos de la base
    • Aprimorando la visualización
    • Gráficos de columnas con porcentaje
    • Para saber más: Biblioteca Seaborn
    • Filtrando la exhibición de los datos
    • Hazlo como yo lo hice: refinando el gráfico de los idiomas
    • Lo que aprendimos

  5. 5. Estadística de los datos

    • Proyecto de la clase anterior
    • Análisis de distribuciones
    • Cómo diferenciar las medidas de tendencia central
    • Para saber más: desviación estándar
    • Analizando la distribución de las nota de las películas
    • Para saber más: Kaggle
    • Haz como yo hice: analizando la distribución con boxplot
    • Para saber más: histograma y boxplot
    • Proyecto final
    • Lo que aprendimos
    • Para ir más profundo
    • Conclusión

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