Aprendiendo Python con estadística descriptiva

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Tabularás y graficarás información estadística con medidas de tendencia central y de dispersión de alturas, pesos e índices de masas corporales.

Procesarás datos numéricos utilizando sentencias, objetos y funciones de Python y las bibliotecas pandas, matplotlib.pyplot y NumPy.

ClockDos horas
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LaptopТолько для ПК

En este curso basado en un proyecto de 2 horas de duración aprenderás a calcular y visualizar medidas de tendencia central y de dispersión mientras exploras la programación de computadoras con objetos, instrucciones, sentencias y bibliotecas de Python. El proyecto consiste en elaborar tablas y gráficas estadísticas a partir de alturas y pesos de deportistas de baloncesto, fútbol, fútbol americano y sumo. Calcularás índices de masas corporales para determinar condiciones de salud y descargarás archivos con datos de promedios de índices de masas corporales de hombres y mujeres para mostrar tendencias mundiales y por países. Durante el proceso aprenderás a usar Jupyter Notebook para editar y ejecutar programas de Python; procesar números en listas, arreglos y tablas; controlar la secuencia de ejecución de los programas; definir tus propias funciones, y utilizar funciones y módulos de las bibliotecas pandas, matplotlib.pyplot y NumPy. Al completar este proyecto podrás comenzar a tabular y graficar datos y estadísticas descriptivas de muestras y poblaciones utilizando el lenguaje de programación Python. Nota: Este curso es de mayor utilidad para estudiantes que residen en la región de América del Norte. Actualmente, estamos trabajando para proporcionar la misma experiencia en otras regiones.

Навыки, которые вы получите

  • Programación de computadoras
  • Programación en Python
  • Estadística descriptiva
  • Organización de tareas

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. Procesando datos numéricos.

  2. Tabulando datos.

  3. Graficando datos.

  4. Calculando tendencias centrales: media, mediana y moda.

  5. Calculando dispersiones: rangos intercuartiles, varianza y desviación estándar.

  6. Comparando índices de masas corporales.

  7. Almacenando y leyendo archivos.

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