El análisis exploratorio de datos (EDA, por sus siglas en inglés) es un proceso mediante el cual se busca entender y resumir las características principales de un conjunto de datos.
El EDA se utiliza para descubrir patrones, tendencias, outliers y cualquier otra información relevante que pueda ayudar a entender el problema y preparar los datos para un análisis más avanzado.
Los pasos básicos del EDA incluyen la revisión de estadísticas descriptivas, la visualización de los datos y la identificación y tratamiento de valores atípicos.
El EDA es una parte importante del proceso de análisis de datos ya que permite obtener una comprensión profunda de los datos antes de aplicar técnicas de modelado más avanzadas.
Sobre el Curso Gratis
Este curso cubre las técnicas exploratorias esenciales para resumir datos. Estas técnicas generalmente se aplican antes de que comience el modelado formal y pueden ayudar a informar el desarrollo de modelos estadísticos más complejos.
Las técnicas exploratorias también son importantes para eliminar o agudizar posibles hipótesis sobre el mundo que los datos pueden abordar.
Cubriremos en detalle los sistemas de trazado en R, así como algunos de los principios básicos de la construcción de gráficos de datos.
También cubriremos algunas de las técnicas estadísticas multivariadas comunes utilizadas para visualizar datos de alta dimensión.
Este curso es ofrecido por la Universidad Johns Hopkins
La misión de la Universidad Johns Hopkins es educar a sus estudiantes y cultivar su capacidad para el aprendizaje permanente, fomentar la investigación independiente y original y llevar los beneficios del descubrimiento al mundo.
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