CURSO DE ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS (EDA)

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¿Qué aprenderás en este curso?

Publico objetivo

Resultados esperados

Modulo I

Correlaciones y análisis multivariable

Revisión rápida de estadísticas descriptivas
Matrices de correlación (pandas.corr(), seaborn.heatmap)
Análisis multivariable: comparación cruzada entre variables (numéricas y categóricas)
Detección de relaciones significativas
Limpieza básica y preparación del dataset

Modulo II

Visualización avanzada con Seaborn y Plotly

Gráficos multivariables en Seaborn:
- pairplot(), catplot(), boxplot(), violinplot()
Visualizaciones interactivas con Plotly:
- scatter_matrix, bar, line, heatmap, sunburst
Técnicas de segmentación y agrupamiento visual
Proyecto integrador: análisis exploratorio completo de una base de clientes con visualización avanzada

Modulo III

Modulo IV

Modulo V

Modulo VI

Modulo VII

Modulo VIII

Modulo IX

Modulo X

Modulo XI

Modulo XII

"Este programa me ayudó a fortalecer mi investigación con herramientas estadísticas y de inteligencia artificial. Es práctico, completo y totalmente aplicable a tesis y proyectos académicos."

"Gracias a este programa, logré estructurar mi tesis doctoral con un enfoque metodológico sólido. Las herramientas de inteligencia artificial que aprendí me ayudaron a analizar grandes volúmenes de datos de forma eficiente."

"La combinación entre estadística aplicada e IA fue justo lo que necesitaba para llevar mis investigaciones al siguiente nivel. Recomiendo esta especialización a todo investigador serio."

"El programa no solo me dio conocimientos técnicos, también me enseñó a aplicarlos en el contexto real de mi tesis. ¡Una inversión totalmente valiosa!"

"Aprendí a utilizar metodologías científicas rigurosas junto con herramientas prácticas de IA, lo que ha mejorado significativamente la calidad de mis reportes y modelos."