Este repositorio ha sido diseñado como un recurso académico de libre acceso, orientado a proporcionar una formación integral en el análisis de datos con Python. Está estructurado para facilitar el aprendizaje desde los fundamentos hasta la construcción y evaluación de modelos predictivos, utilizando herramientas ampliamente reconocidas en el campo del analisis de datos.
- Preparar y limpiar datos de manera eficiente mediante técnicas avanzadas como el manejo de valores perdidos, formateo, normalización y segmentación de datos.
- Realizar análisis exploratorios de datos (AED) utilizando bibliotecas especializadas como Pandas, Numpy y Scipy, para comprender patrones y tendencias en conjuntos de datos reales.
- Manipular estructuras de datos complejas como DataFrames, extraer resúmenes estadísticos, explorar correlaciones y construir canalizaciones de procesamiento.
- Desarrollar y evaluar modelos predictivos con la biblioteca Scikit-learn, incluyendo regresión lineal, múltiple y polinómica, aplicando dichos modelos para resolver problemas del mundo real.
El contenido está dividido en seis secciones que siguen una progresión lógica, permitiendo al usuario desarrollar habilidades prácticas y teóricas en análisis de datos:
- Fuentes y obtención de datos: Introducción a diversas fuentes de datos y formatos de importación.
- Preparación de datos para el análisis: Técnicas de limpieza y preparación de datos.
- Exploración inicial de los datos: Métodos estadísticos y visuales para explorar y comprender conjuntos de datos.
- Creación de modelos predictivos: Construcción de modelos de regresión y predicción utilizando técnicas avanzadas.
- Optimización de modelos y resultados: Validación, ajuste y optimización de modelos predictivos.
- Proyecto de aplicación práctica: Resolución de un problema real aplicando los conocimientos adquiridos.
La formación combina un enfoque teórico-práctico basado en:
- Lecciones conceptuales que explican los fundamentos esenciales del análisis de datos.
- Proyectos prácticos, diseñados para enfrentar desafíos similares a los del ámbito profesional.
- Uso de Google Colab, permitiendo la experimentación interactiva con los datos en un entorno accesible.
El repositorio incluye tutoriales y ejercicios enfocados en el uso de las siguientes bibliotecas:
- Pandas: Manipulación eficiente de datos.
- Numpy: Cálculo numérico avanzado.
- Scipy: Herramientas científicas para análisis de datos.
- Scikit-learn: Creación y evaluación de modelos predictivos.
Con estas herramientas, los usuarios podrán abordar con confianza problemas complejos en el análisis de datos.
Este repositorio académico no solo es un recurso educativo, sino también una invitación para que más personas se sumen al fascinante mundo del análisis de datos con Python.
Para conocer más sobre los términos de uso, consulta la licencia y el código de conducta del repositorio, disponibles en la documentación.
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