Aprende a realizar Análisis Exploratorio de Datos en datos del mundo real utilizando Python y Pandas. En este video, demostramos cómo realizar EDA en un conjunto de datos (Ozone Weather) con Pandas en Python. En el EDA, aprenderás comprensión básica de datos, preparación de datos, comprensión de características (análisis univariado), relaciones entre características (análisis bivariado y multivariado) y recuperación de datos de DataFrame utilizando diferentes funciones útiles de Pandas. Usaremos las siguientes funciones diferentes
Puedes ejecutar directamente el Notebook en Kaggle sin necesidad de descargar el notebook y el conjunto de datos.
Aprenderás lo siguiente en este video:
¿Qué es EDA?
Paso 1: Comprensión Básica de Datos
Paso 2: Preparación de Datos
Paso 3: Análisis Univariado (Comprensión de Características)
Paso 4: Análisis Bivariado y Multivariado (Relaciones entre Características)
Paso 5: ¿Hacer Preguntas sobre los Datos?
Tiempos:
00:00 Intro
02:25 ¿Qué es EDA?
02:50 Paso 0: Carga de Datos
04:00 Paso 1: Comprensión Básica de Datos
08:14 Paso 2: Preparación de Datos
25:00 Paso 3: Análisis Univariado (Comprensión de Características)
25:55 - Análisis de Características Categóricas
28:00 - Análisis de Características Numéricas
38:21 Paso 4: Análisis Bivariado y Multivariado (Relaciones entre Características)
38:49 - Numérico vs Numérico
45:45 - Categórico vs Numérico
47:35 - Fecha vs Numérico (análisis de series temporales)
48:50 - Categórico vs Categórico (Tablas cruzadas)
50:00 - Estadísticas Agrupadas con .groupby()
51:55 Paso 5: ¿Hacer Preguntas sobre los Datos?
58:20 Outro
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Listas de reproducción
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