Curso Gratis – Preprocesamiento de Datos

Encontramos datos en todas partes, estos pueden ser recolectados de manera manual por científicos, pero ahora es cada vez más común que sean recolectados de manera digital utilizando aplicaciones especificas configuradas para este propósito.

Pero tenemos que tener claro que los datos no necesariamente signifiquen información, por lo que es necesario aplicar un análisis a los mismos para que nos ayude a responder preguntas, descubrir información útil a través de ellos e inclusive para predecir el futuro utilizando Machine Learning.

Por todo esto y mucho más es importante aplicar el análisis de datos a los conjuntos de datos con lo que trabajamos.

¿Quién debería ver esto?

Personas técnicas que están empezando a aprender sobre Machine Learning y análisis de datos com Python.

 

Personas no técnicas que quieren una introducción sobre el análisis de datos con Python.

 

Cualquier persona que tenga curiosidad sobre el análisis de datos con Python.

 

El curso contiene en 6 partes, cada una de ellas cuenta con un video y con una parte escrita si quieres profundizar sobre el tema tratado. El contenido es el siguiente:

Parte 1: Introducción al preprocesamiento de datos. En ocasiones no se conoce la importancia que se tiene preprocesar los datos antes de comenzar a hacer cualquier análisis en Machine Learning, acá te explico precisamente la importancia del preprocesamiento de datos

Parte 2: Importar y exportar datos con Python. Esta es una tarea que se realiza en todos los proyectos, pero para aquellos que apenas están comenzando puede ser que sea un poco confuso.

Parte 3: Explorando los datos con Python. Una vez que tengamos los datos es muy importante saber toda la información que podamos recolectar sobre ellos.

Parte 4: Manipulando los datos perdidos con Python. Los datos perdidos son muy comunes encontrarlos en los dataset en que trabajemos por esa razón acá explico varias opciones que puedes hacer con ellos.

Parte 5: Cambiando variables categóricas por numéricas con Python. En ocasiones nos encontramos con datos categóricos en nuestros dataset que no sabemos qué hacer con ellos, acá te explico qué hacer con ellos.

Parte 6: Agrupando los datos con Python. Cuando tenemos muchos datos iguales o parecidos es una buena opción agruparlos para que sea más fácil su manipulación.

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