Del dato a la pregunta
- Diagnóstico de entrada (sin nota)
- Población, muestra, parámetro y estadístico
- Tipos de variable, escalas de medición y fuentes de datos
- El primer DataFrame con pandas en Colab
De 12 000 filas a una distribución
- Frecuencias absolutas, relativas y acumuladas
- Intervalos e histogramas: la forma de una distribución
- Tablas cruzadas: ¿sobre qué total se calcula cada porcentaje?
- Tablas y gráficos con pandas en Colab
Lo típico y lo variable
- Media, mediana y moda: cuál elegir según la variable y su forma
- Rango, varianza y desviación estándar
- Cuartiles, rango intercuartílico y diagramas de caja
- Medidas robustas y coeficiente de variación con pandas en Colab
Lo que se sale de lo normal
- Datos atípicos: la regla de 1,5 RIC y el puntaje z
- Qué hacer con cada candidato: errores, valores reales y datos censurados
- Exploración multidimensional con tablas dinámicas en pandas
- El enunciado del proyecto final
¿Qué tan satisfecha está la clientela?
- Métodos de muestreo
- El sesgo de no respuesta en la calificación
Próximamente
El tablero de Tingua
- Un tablero semanal para la gerencia: ¿cómo va la operación cada semana?
- En Streamlit, Shiny, Power BI o Looker Studio, solo con pedidos.csv
- Se presenta en la sesión 8
Antes de empezar. Necesitas una cuenta de Google para abrir los cuadernos (notebooks) en Colab. Al abrir uno, usa Archivo → Guardar una copia en Drive para conservar tus cambios. La primera celda crea los datos del caso: no hay que subir nada. En las diapositivas, las flechas avanzan y la tecla F pone la pantalla completa.
El caso del curso. Todas las sesiones trabajan con Tingua Domicilios S.A.S., una plataforma de domicilios ficticia que opera en cinco ciudades. Sus 12 000 pedidos se generaron para el curso con una semilla fija y no corresponden a personas ni a empresas reales.