Hay muchos marcos diferentes que se pueden utilizar para la recopilación y el análisis de datos. Algunos de los más comunes incluyen:
- Pandas: es un marco de Python para la manipulación y análisis de datos. Proporciona estructuras de datos eficientes y herramientas para el tratamiento de datos numéricos y de series temporales.
- R: es un lenguaje de programación y entorno de análisis de datos que se utiliza a menudo para el análisis estadístico y la visualización de datos.
- Apache Spark: es un marco de procesamiento de datos en paralelo y distribuido que se utiliza a menudo para el análisis de grandes conjuntos de datos.
- Hadoop: es un marco de código abierto para la distribución de almacenamiento y procesamiento de grandes conjuntos de datos.
- Excel: es una hoja de cálculo que se utiliza a menudo para el análisis y la visualización de datos.
Estos son solo algunos ejemplos de marcos que se pueden utilizar para la recopilación y el análisis de datos.
Dependiendo de sus necesidades específicas y de los datos con los que esté trabajando, puede elegir el marco que mejor se adapte a sus necesidades.
Marco para la recopilación y el análisis de datos
Este curso le proporcionará una visión general de los productos de datos existentes y le dará una idea del campo de la recopilación de datos.
Con la ayuda de varios ejemplos, aprenderá cómo identificar qué fuentes de datos podrían ser una buena combinación para su pregunta de investigación, cómo traducir su pregunta de investigación en partes medibles y cómo pensar en un plan de análisis.
Además, el curso le proporcionará un marco general que no solo le permitirá comprender cada paso necesario para recopilar y analizar datos con éxito, sino que también le ayudará a identificar errores asociados con diferentes fuentes de datos.
Aprenderá métricas para cuantificar cada error potencial, de modo que tenga las herramientas a mano para caracterizar la calidad de sus fuentes de datos.
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