1. Aprende
    2. /
  2. Cursos
    3. /
  3. Análisis exploratorio de datos en Python
  • 1

    Conocer un conjunto de datos

    Gratuito

    ¿Cuál es la mejor manera de abordar un nuevo conjunto de datos? Aprende a validar y resumir datos categóricos y numéricos y a crear visualizaciones Seaborn para comunicar tus conclusiones.

  • 2

    Limpieza e imputación de datos

    Explorar y analizar datos a menudo significa tratar con valores perdidos, tipos de datos incorrectos y valores atípicos. En este capítulo, aprenderás técnicas para gestionar estos problemas y agilizar tus procesos en EDA.

  • 3

    Relaciones en los datos

    Las variables de los conjuntos de datos tienen relaciones entre sí. En este capítulo, examinarás las relaciones entre datos numéricos, categóricos e incluso DateTime, explorando la dirección y la fuerza de estas relaciones, así como las formas de visualizarlas.

  • 4

    Convertir el análisis exploratorio en acción

    El análisis exploratorio de datos es un paso crucial en el flujo de trabajo de la ciencia de datos, ¡pero no es el final! Ahora es el momento de aprender técnicas y consideraciones que puedes utilizar para avanzar con éxito en tus proyectos una vez que hayas terminado de explorar.

Initializing