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Estadística para Ciencia de Datos con Python

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*Precio en dólares

¡50% DE DESCUENTO!

Duración: 12 horas.

Modalidad: A tu ritmo. Aprende cuando tú quieras, sin fechas ni horarios establecidos.

Resumen

Este curso introduce el manejo del lenguaje Python y las principales técnicas de estadística con enfoque para la Ciencia de Datos. También, se desarrollan habilidades en el manejo de Python como herramienta para la recopilación, limpieza, exploración e interpretación de datos. Finalmente, aplica las principales medidas de estadística descriptiva haciendo énfasis en el análisis exploratorio de datos.

Metodología

Aplicamos la metodología learning by doing utilizando notebooks y herramientas en la nube para manejo de grandes volúmenes de datos.

¿Por qué aprender Estadística Descriptiva?

Las técnicas de estadística descriptiva son clave en el proceso de análisis exploratorio previo al entrenamiento de algoritmos de Machine Learning ya que, permiten identificar comportamientos atípicos e inconsistencias en los datos.

Objetivos de aprendizaje
  1. Calcular e interpretar las principales medidas de estadística descriptiva implementando código Python.
  2. Crear visualizaciones estadísticas por medio de librerías en Python.
  3. Analizar las principales medidas de dependencia lineal: covarianza y correlación.

Lecciones

Introducción a Python 

  • Introducción a Databricks y ejecución de notebooks
  • Fundamentos, tipos de datos y operadores
  • Operaciones con colecciones de datos
  • Estructuras de control y funciones
  • Librerías para Ciencia de Datos: NumPy y pandas

Estadística para Ciencia de Datos

  • Medidas de Tendencia Central
  • Medidas de Dispersión
  • Medidas de Posición
  • Medidas de Forma
  • Covarianza y correlación

Instructor

MSc. Paúl Córdova

Investigador de datos en handytec Academy y consultor de proyectos de analítica avanzada en handytec. Economista con mención en econometría de la Pontificia Universidad Católica del Ecuador, sede Quito y Máster en Data Science para Finanzas por el Colegio Universitario de Estudios Financieros, campus Madrid. Su experiencia actual se basa en la implementación de proyectos de analítica principalmente en la industria financiera y en el desarrollo de formación en Ciencia de Datos aplicando metodologías innovadoras de aprendizaje.

Detalles importantes

  • Herramienta: Python en Databricks. No requieres instalar ningún software en tu computadora.
  • Prerrequisitos: Ninguno.

Preguntas frecuentes

Si tienes dudas, siempre puedes revisar nuestra sección de preguntas frecuentes.

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