Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Examina el Conjunto de Datos | Mean, Median and Mode with Python
course content

Contenido del Curso

Learning Statistics with Python

1. Conceptos Básicos

Muestra vs PoblaciónTipos de EstadísticasTipos de DatosValor MedioValor MedianoValor Mediano del Número Par de ValoresMedia o MedianaValor ModalDesafío

2. Media, Mediana y Moda con Python

Examina el Conjunto de DatosCalcular Valores de Media y Mediana con PythonEstadísticas con pandasDesafío

3. Varianza y Desviación Estándar

Varianza de la PoblaciónVarianza MuestralCalcula la Varianza con PythonDesviación estándarDesviación Estándar con PythonDesafío

4. Covarianza vs Correlación

CovarianzaCorrelaciónDesafío 1Desafío 2

5. Intervalo de Confianza

Explora el Conjunto de DatosIntervalo de ConfianzaCalculando Intervalo de Confianza con PythonDesafío 1Desafío 2Cálculo de Intervalo de Confianza con PythonReto

6. Pruebas Estadísticas

¿Qué es la prueba t?Hipótesisprueba t MatemáticamentePrueba de Una Cola y Prueba de Dos ColasSuposiciones de la prueba tRealización de un t-test en PythonDesafíoPrueba t de muestras apareadas

Learning Statistics with Python

Examina el Conjunto de DatosExamina el Conjunto de Datos

En este apartado analizaremos una muestra de los salarios de los especialistas en informática. Veamos primero las cinco primeras observaciones del conjunto de datos:

work_yearexperience_leveljob_titlesalarysalary_currencysalary_in_usdcompany_locationcompany_size
02020MIData Scientist70000EUR79833DEL
12020SEMachine Learning Scientist260000USD260000JPS
2. Ingeniero de Big Data 85000 GBP 109024 GBM
32020MIAnalista de datos de productos20000USD20000HNS
42020SEIngeniero de aprendizaje automático150000USD150000USL
  • work_year - este año, el salario fue pagado.
  • experience_level - el nivel de experiencia: EN es Entery-level, MI es Mid-level, SE-Senior-level, EX es Executive level.
  • job_title - el nombre del puesto.
  • salary - el valor del salario.
  • salary_currency - la moneda del salario.
  • salary_in_usd - el valor del salario en USD.
  • company_location - la ubicación de la empresa.
  • company_size` - el tamaño de la empresa: S-Pequeño, M-Mediano, L-Grande.

Ahora, vamos a revisar los tipos de datos en las estadísticas, y después, usted emparejará cada nombre de columna con su tipo respectivo.

Types of Data
question-icon

Haga coincidir el nombre de la columna con su tipo.

año_trabajo
nivel_experiencia
divisa_salario
salario_en_usd
tamaño_empresa

Click or drag`n`drop items and fill in the blanks

¿Todo estuvo claro?

Sección 2. Capítulo 1
course content

Contenido del Curso

Learning Statistics with Python

1. Conceptos Básicos

Muestra vs PoblaciónTipos de EstadísticasTipos de DatosValor MedioValor MedianoValor Mediano del Número Par de ValoresMedia o MedianaValor ModalDesafío

2. Media, Mediana y Moda con Python

Examina el Conjunto de DatosCalcular Valores de Media y Mediana con PythonEstadísticas con pandasDesafío

3. Varianza y Desviación Estándar

Varianza de la PoblaciónVarianza MuestralCalcula la Varianza con PythonDesviación estándarDesviación Estándar con PythonDesafío

4. Covarianza vs Correlación

CovarianzaCorrelaciónDesafío 1Desafío 2

5. Intervalo de Confianza

Explora el Conjunto de DatosIntervalo de ConfianzaCalculando Intervalo de Confianza con PythonDesafío 1Desafío 2Cálculo de Intervalo de Confianza con PythonReto

6. Pruebas Estadísticas

¿Qué es la prueba t?Hipótesisprueba t MatemáticamentePrueba de Una Cola y Prueba de Dos ColasSuposiciones de la prueba tRealización de un t-test en PythonDesafíoPrueba t de muestras apareadas

Learning Statistics with Python

Examina el Conjunto de DatosExamina el Conjunto de Datos

En este apartado analizaremos una muestra de los salarios de los especialistas en informática. Veamos primero las cinco primeras observaciones del conjunto de datos:

work_yearexperience_leveljob_titlesalarysalary_currencysalary_in_usdcompany_locationcompany_size
02020MIData Scientist70000EUR79833DEL
12020SEMachine Learning Scientist260000USD260000JPS
2. Ingeniero de Big Data 85000 GBP 109024 GBM
32020MIAnalista de datos de productos20000USD20000HNS
42020SEIngeniero de aprendizaje automático150000USD150000USL
  • work_year - este año, el salario fue pagado.
  • experience_level - el nivel de experiencia: EN es Entery-level, MI es Mid-level, SE-Senior-level, EX es Executive level.
  • job_title - el nombre del puesto.
  • salary - el valor del salario.
  • salary_currency - la moneda del salario.
  • salary_in_usd - el valor del salario en USD.
  • company_location - la ubicación de la empresa.
  • company_size` - el tamaño de la empresa: S-Pequeño, M-Mediano, L-Grande.

Ahora, vamos a revisar los tipos de datos en las estadísticas, y después, usted emparejará cada nombre de columna con su tipo respectivo.

Types of Data
question-icon

Haga coincidir el nombre de la columna con su tipo.

año_trabajo
nivel_experiencia
divisa_salario
salario_en_usd
tamaño_empresa

Click or drag`n`drop items and fill in the blanks

¿Todo estuvo claro?

Sección 2. Capítulo 1
some-alt