Aprendiendo Python con estadística descriptiva

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Coursera Project Network
このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

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
Beginner初級
Cloudダウンロード不要
Video分割画面ビデオ
Comment Dotsスペイン語
Laptopデスクトップのみ

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.

あなたが開発するスキル

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

ステップバイステップで学習します

ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。

  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.

ガイド付きプロジェクトの仕組み

ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です

分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします

レビュー

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