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CURSO DE ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS (EDA)

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¿Qué aprenderás en este curso?

  • Aplicar matrices de correlación para explorar relaciones entre variables. Realizar análisis multivariable combinando variables numéricas y categóricas. Detectar relaciones significativas que apoyen la toma de decisiones. Crear gráficos profesionales con Seaborn: pairplot, violinplot, catplot, etc.

Publico objetivo

  • Este curso está dirigido a:

    • Analistas de datos, científicos de datos y profesionales de inteligencia de negocios.
    • Personas que deseen mejorar la comprensión visual de sus datasets.
    • Usuarios intermedios de Python que quieran especializarse en visualización multivariable.
    • Equipos de marketing, finanzas, salud, educación o retail que trabajan con análisis de clientes, usuarios o transacciones.

Resultados esperados

  • Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:

    • Detectar correlaciones y relaciones complejas entre múltiples variables.
    • Diseñar dashboards exploratorios altamente visuales e interactivos.
    • Utilizar herramientas de visualización avanzada como Seaborn y Plotly con soltura.
    • Traducir datos complejos en insights claros para la toma de decisiones.

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

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

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

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
María Fernández
María FernándezEgresada del programa
"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."
Ana Rodríguez
Ana RodríguezEgresada del programa
"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."
Carlos Méndez
Carlos MéndezEgresado del programa
"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."
Lucía Fernández
Lucía FernándezEgresada del programa
"El programa no solo me dio conocimientos técnicos, también me enseñó a aplicarlos en el contexto real de mi tesis. ¡Una inversión totalmente valiosa!"
Jorge Salazar
Jorge SalazarEgresado del programa
"Aprendí a utilizar metodologías científicas rigurosas junto con herramientas prácticas de IA, lo que ha mejorado significativamente la calidad de mis reportes y modelos."

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