Tutorial: ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS con Python

En este tutorial veremos de forma práctica cómo hacer el análisis exploratorio de datos en Python, una fase esencial en cualquier proyecto de Ciencia de Datos o Machine Learning.

Contenido:
00:00 Introducción
00:23 Academia Online y Servicios
01:01 Pre-requisitos
01:21 El problema del negocio
02:04 Características del set de datos
03:41 Lectura del set de datos
04:38 Fases del análisis exploratorio
07:10 Análisis de cada variable
17:17 Análisis univariado
39:29 Análisis bivariado
49:16 Resumen del análisis exploratorio
52:21 Conclusión y cierre

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Soy Miguel Sotaquirá, el creador de Codificando Bits. Tengo formación como Ingeniero Electrónico, y un Doctorado en Bioingeniería, y desde el año 2017 me he convertido en un apasionado por el Machine Learning y el Data Science, y en la actualidad me dedico por completo a divulgar contenido y a brindar asesoría a personas y empresas sobre estos temas.

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El objetivo de Codificando Bits es inspirar y difundir el conocimiento en las áreas de Machine Learning y Data Science.

#machinelearning

[hectorveliz]

Woooow. Dos excelentes videos. Estoy usando esa metodologia. Esperando el 3er video. Saludos desde Venezuela.

[ajc]

Muchisima gracias, personalmente me parece uno de los mejores tutoriales de este tipo que he visto.

[fedeshantiful]

Realmente creo que solo en Marte podríamos encontrar a alguien tan didáctico y genial como tú. Tus videos tutoriales son simplemente excepcionales, y hasta el momento, es lo mejor que he visto. ¡En la galaxia! Aun no estuve por Marte... ¿o eres de allá?

[dondotcom]

Excelente la explicacion!! Te consulto, tienes hecha la continuacion? Con la aplicacion de estos resultados. en un modelo de ML? Gracias.

[luismendoza]

Me encantaron tanto tus videos que me inscribí a la academia, gracias por compartir conocimiento

[eltlak]

Tus vídeos sirven y funcionan muy bien si ya se tiene conocimientos previos de ciencias de datos.
Por ejemplo la serie de libros O'Reilly son muy buenos, pero te meten un montón de literatura.

[di-egohumilde]

Increible video, buen material y bien explicado!

[andresnavarrorodriguez]

El mejor Canal, Saludos desde México.

[chettoers]

Parece un juego de niños para usted profe, gracias por el material. Saludos desde México

[hectorbrayancespedesclavij]

que video tan excelente, gracias por hacer este contenido. 👊👊

[monscas]

Excelente!!! Me fue de gran ayuda, gracias

[pythonbrothersandfamily]

Gracias por el buen contenido, he aprendido bastante con sus videos. Saludos desde COL

[DanielMartinez-tior]

Buenísimo el video, muchas gracias por compartir sus conocimientos, qué ocurrió con el video con el siguiente paso empleando modelos de machine learning? :C

[eduardobravo-gqbk]

Excelente video por favor siga haciendo más videos, me voy a suscribir a la plataforma

[pabloa.escobar]

Muchas gracias por el tutorial, muy bueno!!!

[emiblancolpa]

Te felicito por tu canal, esta genial!!!

[leonalexisbuitragolopez]

Gran trabajo! Gracias por compartir ese conocimiento.

[SantiagoMatiasMartinez-pi]

este set de datos tiene su aplicación con algún modelo de machine learning? Que gran video profesor

[christiandurand]

Puedes explicar como tus tasas de conversion salen tan altas con la data muy desbalanceada, creo que deberias salir tasas de conversion mas pequeñas por ejemplo entre 5-15%

[FIBONACCIVEGA]

Gran video. Didactico, bien explicado y muy pero muy entretenido de ver. Me surge una gran duda. Me doy cuenta que los gráficos que se generan con seaborn en python tienen ciertas características lo que los hace fácil de entender y describir. Pero como se hace o cual es el proceso para hacer esto cunado debemos mostrar estas mismas gráficas en alguna plataforma de BI como Tableau o Power Bi . Debemos copiar y pegar la gráfica como imagen en la herramienta o convertir el data frame de cada gráfica y realizarlo de nuevo en BI o Tableau? TAmbien queria consultar si existe el video del posible caso en el que se evalúa con machine learning que seria genial de ver . Saludos y gracias