Python para Datos: leer la realidad sin librerias
Estadistica, agregacion y honestidad, implementadas a mano.
13 aulas · 6 horas de práctica · en el navegador, sin instalar nada
Temario
- Qué es un conjunto de datos — Filas, columnas y las tres preguntas que se hacen antes de calcular nada.
- Datos sucios — Faltantes, duplicados y números que no son números: el 80% del trabajo real.
- Dónde está el centro — Media, mediana y moda: tres respuestas distintas a «cuánto, más o menos».
- Taller — El audio de 41 minutos — Una semana de audios del grupo familiar, un promedio que miente y la mediana que lo desarma. Todo con lo de las tres primeras aulas.
- Cuánto varían — Dos grupos con el mismo promedio pueden no parecerse en nada.
- Agrupar y comparar — El GROUP BY a mano, y por qué un promedio por grupo puede invertir la conclusión.
- Cuando dos cosas se mueven juntas — Correlación implementada a mano, y las cuatro razones por las que no es causa.
- Taller — El mito del karaoke — «La cumbia baja el puntaje.» Es verdad en el total y es mentira en las dos mitades de la noche. Una paradoja de Simpson, a mano.
- La forma de los datos — Histogramas, asimetría y por qué «promedio ± desvío» supone una forma que casi nunca hay.
- Mirar una parte — Sesgo de selección: el error que no se arregla con más datos.
- Ver los datos sin ninguna librería — Un gráfico de barras en texto, y las decisiones de diseño que todo gráfico toma.
- Cómo mentir con datos verdaderos — Las siete técnicas más usadas, para reconocerlas y para no cometerlas sin querer.
- Taller: el informe honesto — Cargar datos sucios, resumir por grupo y reportar la cobertura: todo junto.