Análisis de Datos con Python 2020

👋 Bienvenid@s

Al finalizar el módulo podrás realizar análisis profundos, manipulación, transformación y extracción de información de bases de datos para responder preguntas a problemas reales. Podrás obtener insights y generar múltiples visualizaciones que permitan comunicar diferentes conclusiones sobre la naturaleza y comportamiento de los datos; tomar decisiones inteligentes basadas en data. Además, podrás aplicar modelos de regresión y clasificación con Pandas para estar listo y dar el siguiente paso hacia la aplicación de modelos de Machine Learning.

🎯 Objetivo

Utilizar Python y sus librerías para realizar análisis robustos de datos, aplicando modelos estadísticos y matemáticos que permitan encontrar patrones y relaciones en los datos con el fin de generar visualizaciones de análisis univariados, bivariados y multivariados con Seaborn y Matplotlib y aplicar modelos de regresión, clasificación y predicción.

⚙ Requisitos

• Datasets

• Instalaciones

💡 Nota:

Para acceder a las soluciones, clona la branch master en tu computadora. Las soluciones no son visibles desde Github.

¿Dónde están las funciones de verificación?

Hay Retos que tienen funciones de verificación para hacer tests del código escrito por los alumnos. Cuando un Reto mencione una función de verificación, puedes encontrarla en la misma carpeta donde está el Reto, en un archivo llamado helpers.py.

📑 Sesiones

• Sesion-01: Estimados de Locación y Variabilidad
• Sesion-02: Introducción a la visualización de datos: Distribuciones
• Sesion-03: Exploración de Variables Categóricas y Análisis Multivariable
• Sesion-04: Correlaciones y Regresión Linear Simple
• Sesion-05: Distribuciones muestrales y técnicas de evaluación de modelos
• Sesion-06: Visualización de Datos Avanzada
• Sesion-07: Pruebas A/B y Procesamiento de Lenguaje Natural
• Sesion-08: Introducción a Machine Learning: Clasificación No Supervisada y Supervisada