Paneles interactivos

Los paneles son geniales; los paneles interactivos, aún más. Aquí tienes un panel diseñado para seguir la actividad de un sitio web. Incluye (A) la duración media de visita a la página segmentada por edad, (B) el número de visitas de hoy, (C) los usuarios activos mensuales a lo largo del tiempo y (D) el origen del tráfico segmentado por mes.

Si pasas el ratón por encima o tocas ciertos elementos de los gráficos de barras y líneas, verás interactividad que muestra más detalle sobre los datos seleccionados. Siempre puedes restablecer cualquier gráfico a su estado original haciendo doble clic.

Usando esta interactividad, ¿cuánto tráfico del sitio web en marzo provino de motores de búsqueda?

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Empezaremos el curso definiendo qué es la ciencia de datos. Cubriremos el flujo de trabajo de la ciencia de datos y cómo se aplica la ciencia de datos a los problemas del mundo real. Terminaremos el capítulo aprendiendo sobre los diferentes roles del campo de la ciencia de datos.

Exercise 1: ¿Qué es la ciencia de datos?Exercise 2: Ciencia de datos por doquier Exercise 3: Importancia de la ciencia de datos Exercise 4: Aplicaciones de la ciencia de datos Exercise 5: Dosis diaria de ciencia de datos Exercise 6: La ciencia de los asistentes inteligentes Exercise 7: Roles y herramientas de la ciencia de datos Exercise 8: Seleccionar al candidato adecuado Exercise 9: El rol de un científico de datos

Ahora que entendemos el flujo de trabajo de la ciencia de datos, profundizaremos en el primer paso: la recopilación y el almacenamiento de datos. Aprenderemos sobre las distintas fuentes de datos que puedes utilizar, qué aspecto tienen esos datos, cómo almacenarlos una vez recopilados y cómo una canalización de datos puede automatizar el proceso.

Exercise 1: Fuentes de datos Exercise 2: Clasificar fuentes de datos Exercise 3: Frecuencia de asma Exercise 4: Tipos de datos Exercise 5: Clasificar tipos de datos Exercise 6: Net Promoter Score Exercise 7: Monitor de actividad Exercise 8: Almacenamiento y recuperación de datos Exercise 9: Plataformas en la nube Exercise 10: Consultar una base de datos Exercise 11: ¿Qué tipo de base de datos?Exercise 12: Canalizaciones de datos Exercise 13: Características de una canalización de datos Exercise 14: Extraer, transformar, cargar

La preparación de los datos es fundamental: los científicos de datos pasan el 80 % del tiempo limpiando y manipulando datos, y solo el 20 % analizándolos de verdad. Este capítulo te mostrará cómo diagnosticar problemas en los datos y cómo tratar los valores que faltan y los valores atípicos. A continuación, obtendrás información sobre la visualización, otra herramienta esencial tanto para explorar tus datos como para transmitir tus conclusiones.

Exercise 1: Preparación de datos Exercise 2: La verdad está ahí fuera Exercise 3: ¿Te has preparado?Exercise 4: Análisis exploratorio de datos Exercise 5: EDA numérico Exercise 6: EDA visual Exercise 7: Visualización Exercise 8: Paneles interactivos

Ejercicio actual

Exercise 9: Mejorar un panel

En este capítulo final, hablaremos de experimentación y predicción. Empezaremos con los experimentos, cubriremos las pruebas A/B y pasaremos a la previsión de series temporales, donde aprenderemos a predecir acontecimientos futuros. Por último, terminaremos con el machine learning y examinaremos el aprendizaje supervisado y la agrupación de clústeres.

Exercise 1: Pruebas A/B Exercise 2: Crear un flujo de trabajo de pruebas A/B Exercise 3: Significación estadística Exercise 4: Resultados intermedios Exercise 5: Predicción de series temporales Exercise 6: Clasificar datos de series temporales Exercise 7: Interpreta un gráfico de series temporales Exercise 8: Machine learning supervisado Exercise 9: Cuándo utilizar el aprendizaje supervisado Exercise 10: Atributos y etiquetas Exercise 11: Evaluación de modelos Exercise 12: Agrupación de clústeres Exercise 13: Supervisado frente a no supervisado Exercise 14: Selección del tamaño de clúster Exercise 15: ¡Enhorabuena!