Lección 11 del curso Introducción a la Ciencia de Datos.
En la lección anterior vimos un ejemplo práctico de pre-procesamiento de datos y con ello culminamos esa sección del curso en donde hablamos de todo lo relacionado con los datos.
En este tercer módulo del curso nos enfocaremos en las diferentes técnicas que se usan para el análisis de datos y en particular en esta lección iniciaremos con las dos técnicas que casi siempre estarán presentes en cualquier proyecto de Ciencia de Datos: el análisis descriptivo y el análisis exploratorio:
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En esencia el Análisis Descriptivo utiliza la Estadística Descriptiva para resumir los datos y resolver problemas específicos, siendo el análisis más básico que podemos realizar sobre nuestros datos.
En cambio, el Análisis Exploratorio va más allá al incorporar la visualización y la creatividad y experiencia del Científico de Datos para entender mejor los datos y extraer pistas útiles que permitan responder a preguntas o problemas del negocio.
Muy bien, con este sencillo ejemplo práctico hemos visto en qué consisten el análisis descriptivo y el análisis exploratorio de los datos y además hemos comenzado a ver la importancia de conocer conceptos de probabilidad y estadística y de herramientas como la visualización de datos e incluso la necesidad de desarrollar habilidades de programación como Científicos de Datos.
Y una conclusión importante del análisis que acabamos de hacer es que en ningún caso estamos intentando explicar el por qué del comportamiento de los datos. Simplemente estamos observando los resultados y las gráficas obtenidas para describir qué es lo que está sucediendo con nuestros datos.
En la siguiente lección nos enfocaremos en el análisis explicativo que, como su nombre lo indica, intenta precisamente explicar las razones del comportamiento observado en los datos.
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