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Avis et commentaires pour d'étudiants pour Aprendiendo Python con estadística descriptiva par Coursera Project Network

4.7
étoiles
26 évaluations
5 avis

À propos du cours

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....

Meilleurs avis

RA
8 nov. 2020

Me gusta porque va al punto, lo más importante es entender lo que hacen las funciones con las listas, también entender los ciclos para tener claro lo que hacen las piezas de código.

MP
12 sept. 2020

En los vídeos, aunque es de una manera rápida, da una buena explicación de algunas herramientas para poder procesar y analizar la información.

Filtrer par :

1 - 4 sur 4 Avis pour Aprendiendo Python con estadística descriptiva

par Juan S S G

4 sept. 2020

mas contenido

par Mao S

25 sept. 2020

Una vista general de que se puede hacer con python en ciencia de datos.

par Robert Y B A

8 nov. 2020

Me gusta porque va al punto, lo más importante es entender lo que hacen las funciones con las listas, también entender los ciclos para tener claro lo que hacen las piezas de código.

par Marco A P

13 sept. 2020

En los vídeos, aunque es de una manera rápida, da una buena explicación de algunas herramientas para poder procesar y analizar la información.