EDA: Exploratory Data Analysis con Python
Impartido por:
Lo que aprenderás en este curso:
- En que consiste un EDA.
- Como identificar las variables missing.
- Representar cada variable según su tipo.
- Estudiar correlaciones entre variables.
- Que es un data leakage.
Requisitos del curso
Antes de realizar este taller es recomendable hacer previamente nuestros cursos de Pandas, Numpy y Visualización de datos con Python.
Valoraciones de estudiantes:
Contenido del curso:
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EDA: Exploratory Data Analysis con Python1h y 8m
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¿Todavía no has hecho nuestro curso de NumPy con Python? ¿Y el curso de visualización de datos con Python? Bien, pues antes de nada, pásate por estas formaciones. Cualquier construcción necesita buenos cimientos.
Ahora sí que sí. Veamos en qué consiste este curso EDA (exploratory data analysis Python).
En poco más de una hora, aprenderás los fundamentos de este sistema de análisis. El primer tema que abordamos es qué es un EDA. Todo ello mediante el uso de librerías de procesamiento como NumPy y Pandas o de visualización como Matplotlib.
De hecho, no es mala idea que hagas nuestro curso de tratamiento de datos con Pandas y NumPy. Al igual que el curso de tratamiento de datos con Pandas en Python. Ya lo ves: el saber no ocupa lugar.
Una vez se deja claro en qué consiste este proceso de análisis de datos, fundamental para aplicar técnicas más avanzadas, pasamos a la identificación de variables missing. Es decir, encontrar los valores nulos o ausentes en un conjunto de datos. ¡Saca tu vena más detectivesca!
Acto seguido, pasaremos a la representación de las variables. Saber cómo categorizar el EDA en base al tipo concreto de variable resulta esencial. Bien sean numéricas o categóricas. Y es que la clave del éxito en el análisis de datos con Python es tenerlo todo en su lugar.
Con todas las casillas ya colocadas, el EDA en Python permite estudiar las correlaciones entre dichas variables. De este modo, podrás encontrar posibles patrones: poesía informática en su máxima expresión.
Por último, el análisis exploratorio de datos en Python también contempla el Data Leakage o fuga de datos. No hay machine learning si la información está viciada: para que el procesamiento de datos funcione, hay que detectar los errores.
¿Qué te parece aprender todo esto en un tiempo récord? Concretamente en 1h y 8 minutos. Porque no siempre hay que tener una agenda despejada para formarse: con tener ganas es más que suficiente.
Recuerda que se trata de una formación básica para tu desarrollo en este campo. El exploratory data analysis Python no se aprende de la noche a la mañana. No obstante, si no das este primer paso, jamás alcanzarás las metas más ambiciosas.
Te esperamos con ganas en nuestro taller EDA. Ya son muchos los alumnos que lo han superado y avalan su efectividad. ¡Sé el próximo en aprovechar este curso!
