Objetivo:

El curso le permitirá al participante comprender el proceso de análisis univariado de un dataset para machine learning, empleando el lenguaje Python. También, comprender el proceso de análisis muiltivariado de un dataset para machine learning empleando el lenguaje Python.

 Resumen del contenido:

• Conceptos generales de estadística.
• Análisis Exploratorio de datos: definición y etapas.
• Análisis independiente de variables cuantitativas.
• Análisis de variables cuantitativas versus la variable objetivo.
• Identificación y tratamiento de valores perdidos y nulos.
• Análisis de variables categóricas.
• Uso de las librerías Pandas, NumPy y MatplotLib para análisis exploratorio.
• Proceso de modelamiento del aprendizaje supervisado.
• Preprocesamiento de datos: Partición train-test-validación.
• Creación de nuevas variables.
• Imputación de datos faltantes.
• Técnicas de balanceo de datos: Under Sampling, Over Sampling, SMOTE.
• Entendimiento del Overfitting y Underfitting.