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Formación Estadística y Visualización de Datos - Bootcamp DS4

¡Aprende técnicas de análisis, estadísticas, modelado y visualización de datos!

Esta formación forma parte de nuestros cursos de Data Science

Formación Data Science

  • 96h

    Para conclusión

  • 8

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    Artículos

Data Science

En esta ruta vamos a trabajar con estadística y visualización de datos para que puedas explorar mejor tus datasets. Aprenderás a utilizar Matplotlib y Seaborn para generar visualizaciones personalizadas de las más variadas fuentes de datos, comprendiendo cuál es la mejor visualización para cada caso.

Posteriormente, aprenderás fundamentos de estadística, comenzando con las medidas y distribuciones más comunes hasta la probabilidad y el muestreo, con el auxilio de Scipy y Statsmodels. Al final de la formación, contarás con bases sólidas para realizar un análisis más profundo y detallado de diversos conjuntos de datos, lo cual representa algunas de las competencias más importantes en el día a día de una persona científica de datos.

  • ¿Por qué estudiar Estadística y Visualización de Datos?

Estudiar Estadística y Visualización de Datos es importante porque como dice un dicho popular: “Una imagen dice más que mil palabras”. Es mucho más práctico y sencillo trabajar con gráficos para dar a conocer el comportamiento de un conjunto de datos a quienes toman las decisiones en una empresa, por ejemplo. Además, la persona científica de datos debe explorar muy bien los datos para comprender mejor el contenido de estos y esta tarea se puede realizar de manera más eficiente a través del uso de las estadísticas y recursos visuales.

Además, comprenderás cómo crear hipótesis y validarlas. De esta forma, podrás justificar los análisis realizados y mostrar a la empresa la importancia del papel del conocimiento en la estadística.

Si quieres profundizar tus conocimientos en estadística de forma práctica y usando Python, esta formación es para ti. Así, tu currículo quedará más completo si manejas bien la visualización de los datos y toda la parte estadística para comprenderlos.

¿Por qué estudiar esta formación?

  • Guía de aprendizaje

    Contenido diseñado para facilitar tu estudio

  • De básico a avanzado

    Formación completa para el mercado

  • Tu en el mercado

    De cero al trabajo soñado en su área de interés

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Conoce los planes
Profesores especializados en Data Science

De quién aprenderás

  • João Henrique Gonçalves Mazzeu

    João Henrique Gonçalves Mazzeu

    João es economista y doctor en Economía de la Empresa y Métodos Cuantitativos con especial interés en estadística aplicada y econometría de series temporales. Actúa como consultor e instructor. Actualmente es investigador postdoctoral en el Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC), Unicamp.

  • Alejandro Gamarra

    Alejandro Gamarra

    Soy especialista en BI/Big Data, tengo +20 años de experiencia trabajando en las unidades de Data Science de Telefónica, con proyectos de Big Data a nivel mundial. Me emociona todo lo relacionado con Data Science e Inteligencia Artificial, y siento una verdadera devoción en compartir este conocimiento. Sígueme en mis redes sociales: ===============> Linkedin: https://www.linkedin.com/in/ElProfeAlejo/ Youtube: https://www.youtube.com/@ElProfeAlejo/

  • Álvaro Hernando Camacho Diaz

    Álvaro Hernando Camacho Diaz

    Álvaro es un ingeniero de Machine Learning con formación en Ingeniería de Telecomunicaciones y una especialización en Data Analytics. Posee un MBA en Telecomunicaciones, Sistemas Informáticos e IoT, y actualmente está cursando un MBA en Ingeniería y Arquitectura de Nube. Actualmente, trabaja como Consultor Senior en Amaris Consulting y se enorgullece de su rol como Instructor de Ciencia de Datos en Alura Latam.

  • Erika Bellido Alarcon

    Erika Bellido Alarcon

    Una apasionada Data Product Manager y analista de negocios con más de 5 años de experiencia creando soluciones basadas en datos y dirigiendo equipos multifuncionales en el sector tecnológico. Me encanta descubrir las historias que se esconden en los datos y compartir mis conocimientos con los demás. Soy formada en Administración de Empresas en la Universidad Católica Boliviana (Bolivia) y cuento con una especialización en Data Science & Analytics por la Escola Politécnica da USP (Brasil).

  • Alia Garrudo Guirado

    Alia Garrudo Guirado

    Soy Licenciada en Matemáticas por la Universidad de La Habana, Cuba. Maestría concluida y Doctorado en desarrollo en Estadística por el Instituto de Matemáticas y Estadística de la Universidad de São Paulo (IME-USP). Cuento con experiencia en Probabilidades y Estadística enfocada en las áreas de aplicación, modelo, inferencia, entre otras.

Paso a paso

  1. 1 Visualizando de Datos

    Entender el "pasado" y "predecir el futuro" es algo asombroso y sin duda uno de los roles principales de una persona científica de datos, pero crear análisis y modelos increíbles capaces de generar proyecciones con precisión no es condición suficiente para tomar su proyecto de ciencia en papel. datos.

    Un buen análisis y modelos precisos deben estar alineados con una comunicación asertiva, para que los involucrados en el proyecto entiendan sus conclusiones y los impactos que su modelo puede traer al negocio.

    • SITE

      Visualización de datos: tipos de visualización

    • ARTIGO

      Análisis de datos: analizando mi distribución con tres alternativas de visualización

    • ARTIGO

      Matplotlib una biblioteca Python para generar gráficos interesantes

    • ARTIGO

      ¿Media o mediana? Entienda cada una

    • ARTIGO

      Análisis de datos: ¿promedio o visualizar la distribución?

    • ARTIGO

      Data Science en T

    • ARTIGO

      Histograma: qué es, ejemplos, gráficos y tipos

  2. 2 Profundizando en el análisis de los datos

    Muchas veces un buen análisis y visualizaciones coherentes no son suficientes para garantizar que nuestras conclusiones sean estadísticamente relevantes, para eso necesitamos recurrir a pruebas de hipótesis.

    ¡Así que ahora viene una de las partes más emocionantes de estudiar Data Science! Visualice la distribución de los datos recopilados, plantee preguntas e hipótesis, cree intervalos de confianza para sus muestras y utilice Python para realizar pruebas estadísticas.

    Después de aprender sobre pruebas, ¿por qué no estudiar sobre experimentación? Después de todo, una buena parte del área de Data Science está relacionada con el desarrollo de experimentos, ¡desde la recolección de datos hasta la validación de hipótesis!

    • ARTIGO

      Frecuencia absoluta e relativa

    • ARTIGO

      Mejora del análisis con Boxplot

    • VIDEO

      Alura+: Fundamentos del Storytelling

    • ARTIGO

      Soft Skills más importantes para el área de datos

Cursos de_ Data Science

Además de esto, la categoría Programación cuenta con cursos en
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