Summary  
This chapter covers exploratory data analysis techniques in code, including loading and inspecting data structures, computing summary statistics, handling missing values, and printing sample records to identify patterns and issues.

General domain of usage  
Data science

Este curso proporciona conocimientos básicos de estadística. Está dirigido a estudiantes con conocimientos básicos de la sintaxis de Python, ya que trabajarán con los módulos NumPy y pandas. A lo largo del curso, se familiarizarán con los conceptos fundamentales y luego avanzarán gradualmente hacia conceptos y tareas más complejas.

Esta sección nos ayudará a abordar el primer caso estadístico real: encontrar intervalos de confianza. Requiere conocimientos de las bibliotecas NumPy, pandas, Matplotlib y Seaborn para calcular fórmulas matemáticas y crear visualizaciones. Para motivarte a completar esta sección, quiero señalar que encontrarás una pequeña cantidad de teoría, pero una cantidad significativa de práctica.

Una parte inseparable de la vida de un analista de datos es la realización de pruebas de hipótesis. Al finalizar esta sección, comprenderá la idea detrás de las pruebas en estadística y podrá realizar una prueba t utilizando Python.

Explorar el Conjunto de Datos

Solución

Awesome!

Explorar el Conjunto de Datos

Solución

Awesome!