Estadística Descriptiva con Python
Bienvenidos al emocionante mundo de la estadística descriptiva con Python, una herramienta esencial para los científicos de datos. Este repositorio está dedicado a un proyecto práctico que facilitará la comprensión de los conceptos clave de la estadística descriptiva. A través de la creación de gráficos detallados y la aplicación de métodos estadísticos, realizaremos un análisis profundo y revelador de los datos. ¡Prepárate para sumergirte en el análisis de datos con Python!
Contenido Del Proyecto
![Recolección de datos](./pics/img/recoleccion_de_datos.jpg)
Recoleccion de Datos
El primer paso en cualquier proyecto de estadística descriptiva es la recolección de datos. Los datos pueden ser recolectados de diversas fuentes y en diversos formatos.
![Análisis_exploratorio_de_datos (EDA)](./pics/img/Análisis_exploratorio_de_datos (EDA).jpg)
Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
Este es un paso crucial que implica entender los datos a través de gráficos y tablas, identificar patrones, detectar anomalías, verificar supuestos y probar hipótesis.
![reprocesamiento_de datos](./pics/img/reprocesamiento_de datos (1).jpg)
Reprocesamiento de Datos
Esto puede incluir la limpieza de datos (manejo de datos faltantes, eliminación de duplicados), transformación de datos (normalización, escalado) y codificación de variables categóricas.
![descripcion_de_datos](./pics/img/descripcion_de_datos.jpg)
Descripcion de Datos
Esto implica el uso de medidas de tendencia central (como la media, mediana, moda), medidas de dispersión (como la varianza, desviación estándar, rango intercuartil) y la forma de la distribución de los datos (como la asimetría y curtosis).
![visualizacion_de datos](./pics/img/visualizacion_de datos.jpg)
Visualizacion de Datos
Crear gráficos y diagramas para visualizar la distribución de los datos, las relaciones entre variables y las tendencias en los datos.
![interpretacion de datos](./pics/img/interpretacion de datos.jpg)
Interpretación de los resultados
Los resultados del análisis descriptivo deben ser interpretados en el contexto del problema de negocio o investigación.
![modelo_de_machine learning](./pics/img/modelo_de_machine learning.jpg)
Preparación para el modelado ML
Los insights obtenidos a través de la estadística descriptiva pueden ser muy útiles para la selección de características, la ingeniería de características y la elección del modelo de ML adecuado.