Skip to main contentSkip to Xpert Chatbot

URosarioX: Análisis exploratorio de datos con Python y R

3.7 stars
6 ratings

Incrementa tus conocimientos en los aspectos básicos de la estadística y en las principales librerías de Python y R para análisis exploratorio de datos y gestión de bases de datos. Este es el primer paso en su carrera como científico de datos.

Análisis exploratorio de datos con Python y R
4 weeks
4–6 hours per week
Self-paced
Progress at your own speed
Free
Optional upgrade available

There is one session available:

After a course session ends, it will be archivedOpens in a new tab.
Starts Nov 12
Enroll
Análisis exploratorio de datos con Python y R

About this course

Skip About this course

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.

At a glance

  • Language: Español
  • Video Transcript: Español
  • Associated skills:Exploratory Data Analysis, Data Science, Python (Programming Language), Statistics, R (Programming Language), Database Management, Data Processing, Data Analysis, Statistical Analysis, Outliers, Graphing

What you'll learn

Skip 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.

Syllabus

Skip Syllabus

Sección 1. Introducción al análisis de datos

● Generalidades

● Estadísticas descriptivas e inferenciales

Sección 2. Herramientas para el análisis exploratorio de datos

● 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

Frequently Asked Questions

Skip Frequently Asked Questions

¿Para quién es el MOOC?

Personas interesadas en utilizar software estadístico y lenguajes de programación para el análisis de datos, sin importar si son profesionales o no.

¿Qué recursos debo tener para realizar el MOOC?

Lo único que necesitas son ganas de aprender y una computadora que admita algunos programas que deben instalarse.

¿Qué conocimientos previos necesito tener para realizar este MOOC?

Matemáticas y álgebra básicas para realizar operaciones sencillas como suma, resta, multiplicación y división. Se valorará tener conocimientos básicos de estadística. Uso de computadoras para instalar programas y comprender lo que se hace a través de la programación.

¿El MOOC se centra en algún lenguaje de programación específico?

Tanto R como Python son dos lenguajes de programación muy utilizados en Ciencia de Datos y estadística como tal. Además de la sintaxis de cada lenguaje, se diferencian en que R tiene su propio programa que se encarga de interpretar el lenguaje, llamado R-Studio. Python, por su parte, es un lenguaje que puede ser interpretado por diferentes y variados software: Anaconda, Visual Studio Code, Spyder, entre otros.

Ways to take this course

Choose your path when you enroll.

Certificate

Free

Price

$39 USD

-

Access to course materials

Unlimited

Limited

Expires on Dec 10

World-class institutions and universities

edX support

Shareable certificate upon completion

Graded assignments and exams

Read our FAQsin a new tab about frequently asked questions on these tracks.

Interested in this course for your business or team?

Train your employees in the most in-demand topics, with edX For Business.