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Maestro

Análisis exploratorio de datos: tus primeros 30 minutos con un dataset

Abre cualquier tabla nueva y en media hora sabes qué tienes, en qué confiar y qué preguntar antes de calcular nada.

Avanzas a tu ritmo, con tu Maestro que te acompaña en todo el curso: le preguntas lo que quieras y también te pregunta a ti.

14 habilidades · 4 módulos

Lo que vas a poder hacer

Cada recuadro es una habilidad. Abajo está la base, reconocer y explicar, y de ahí vas subiendo hasta construir lo tuyo y juzgar qué funciona y por qué.

  1. Sintetizar

    • Llevar una bitácora de hallazgos y preguntas

      Dónde lo enseño: Relaciones y bitácora · ¿Cómo hago un primer vistazo completo a una tabla y lo dejo por escrito?

      Se apoya en:

      • Averiguar por qué faltan datos y dónde se concentran
      • Distinguir un error de un valor extremo real
      • Interpretar la relación entre dos columnas sin afirmar una causa

      Tu Maestro te pide construir algo propio con ello y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

    • Hacer un primer vistazo completo a una tabla nueva

      Dónde lo enseño: Relaciones y bitácora · ¿Cómo hago un primer vistazo completo a una tabla y lo dejo por escrito?

      Se apoya en:

      • Llevar una bitácora de hallazgos y preguntas
      • Nombrar los pasos de un primer vistazo a una tabla

      Tu Maestro te pide construir algo propio con ello y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

  2. Analizar

    • Averiguar por qué faltan datos y dónde se concentran

      Dónde lo enseño: Lo que falta · ¿Por qué faltan datos en una tabla y qué cambia en mi análisis?

      Se apoya en:

      • Contar los valores que faltan por columna

      Tu Maestro te pide descomponer un problema con ello y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

    • Distinguir un error de un valor extremo real

      Dónde lo enseño: Cada columna, una por una · ¿Un valor extremo es un error o un dato real?

      Se apoya en:

      • Resumir una columna numérica con describe(), mediana y promedio
      • Dibujar un histograma y ajustar sus tramos

      Tu Maestro te pide descomponer un problema con ello y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

    • Interpretar la relación entre dos columnas sin afirmar una causa

      Dónde lo enseño: Relaciones y bitácora · ¿Cómo veo la relación entre dos columnas sin afirmar una causa?

      Se apoya en:

      • Graficar dos columnas a la vez

      Tu Maestro te pide descomponer un problema con ello y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

  3. Aplicar

    • Revisar la forma y los tipos de una tabla

      Dónde lo enseño: Qué tienes enfrente · ¿Cómo veo las filas, columnas y tipos de una tabla en pandas?

      Se apoya en:

      • Decir qué representa una fila de una tabla

      Tu Maestro te pide usarlo en un caso nuevo y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

    • Contar los valores que faltan por columna

      Dónde lo enseño: Lo que falta · ¿Cómo cuento los valores que faltan en cada columna con pandas?

      Se apoya en:

      • Revisar la forma y los tipos de una tabla

      Tu Maestro te pide usarlo en un caso nuevo y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

    • Dibujar un histograma y ajustar sus tramos

      Dónde lo enseño: Cada columna, una por una · ¿Cómo dibujo y leo un histograma de una columna numérica?

      Se apoya en:

      • Leer la forma de una columna en un histograma
      • Revisar la forma y los tipos de una tabla

      Tu Maestro te pide usarlo en un caso nuevo y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

    • Resumir una columna numérica con describe(), mediana y promedio

      Dónde lo enseño: Cada columna, una por una · ¿Cómo leo describe() de una columna: promedio contra mediana?

      Se apoya en:

      • Revisar la forma y los tipos de una tabla
      • Leer la forma de una columna en un histograma

      Tu Maestro te pide usarlo en un caso nuevo y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

    • Contar las categorías de una columna y encontrar etiquetas que sobran

      Dónde lo enseño: Cada columna, una por una · ¿Cómo reviso las categorías de una columna con value_counts()?

      Se apoya en:

      • Revisar la forma y los tipos de una tabla

      Tu Maestro te pide usarlo en un caso nuevo y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

    • Graficar dos columnas a la vez

      Dónde lo enseño: Relaciones y bitácora · ¿Cómo veo la relación entre dos columnas sin afirmar una causa?

      Se apoya en:

      • Dibujar un histograma y ajustar sus tramos
      • Contar las categorías de una columna y encontrar etiquetas que sobran

      Tu Maestro te pide usarlo en un caso nuevo y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

  4. Comprender

    • Decir qué representa una fila de una tabla

      Dónde lo enseño: Qué tienes enfrente · ¿Qué representa una fila de una tabla y cómo lo compruebo?

      Tu Maestro te pide explicarlo con tus palabras y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

    • Leer la forma de una columna en un histograma

      Dónde lo enseño: Cada columna, una por una · ¿Cómo dibujo y leo un histograma de una columna numérica?

      Tu Maestro te pide explicarlo con tus palabras y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

  5. Recordar

    • Nombrar los pasos de un primer vistazo a una tabla

      Dónde lo enseño: Relaciones y bitácora · ¿Qué reviso en los primeros 30 minutos con una tabla nueva?

      Tu Maestro te pide reconocerlo y recordarlo y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

Lo que vamos a ver

  1. Qué tienes enfrente

    1. ¿Qué es el análisis exploratorio de datos y qué hago primero con una tabla nueva?consulta
    2. ¿Qué representa una fila de una tabla y cómo lo compruebo?
    3. ¿Cómo veo las filas, columnas y tipos de una tabla en pandas?
  2. Lo que falta

    1. ¿Cómo cuento los valores que faltan en cada columna con pandas?
    2. ¿Por qué faltan datos en una tabla y qué cambia en mi análisis?
  3. Cada columna, una por una

    1. ¿Cómo dibujo y leo un histograma de una columna numérica?
    2. ¿Cómo leo describe() de una columna: promedio contra mediana?
    3. ¿Cómo reviso las categorías de una columna con value_counts()?
    4. ¿Un valor extremo es un error o un dato real?
  4. Relaciones y bitácora

    1. ¿Cómo veo la relación entre dos columnas sin afirmar una causa?
    2. ¿Cómo hago un primer vistazo completo a una tabla y lo dejo por escrito?
    3. ¿Qué reviso en los primeros 30 minutos con una tabla nueva?

Preguntas frecuentes

¿Necesito saber Python?
Necesitas poder correr una celda y cambiar una línea de código, con ayuda de tu Maestro cuando te atores. El curso no enseña Python desde cero: el código de cada ejercicio es corto y ya está escrito; tú lo cambias y lees lo que responde.
¿Tengo que instalar algo?
No. Los ejercicios se escriben en la página del curso y corren en un espacio de práctica en línea, cuando entras al curso con tu cuenta. Si después quieres repetir el método en tu computadora, el último ejercicio se descarga como un proyecto pequeño.
¿Los datos son reales?
No. Rueda, el sistema de bicis del curso, y sus viajes son inventados (datos sintéticos, CC0). Están hechos para parecerse a una tabla de trabajo de verdad, con los mismos problemas que vas a encontrar en las tuyas.
¿Aquí aprendo a limpiar los datos?
Aquí aprendes a encontrar y anotar los problemas, que es el primer paso. Corregirlos es otro trabajo, con sus propias decisiones, y lo verás en otro curso.

Lo que recibes

  • 4 módulos y 12 páginas, todo abierto para cuando quieras.
  • Abierto a todos: se lee completo, y tu Maestro, una IA, te responde una pregunta por página, en hasta cinco páginas al día.

  • Con tu cuenta gratis: tu Maestro en todo el curso, siempre en la página donde vas, y los ejercicios corren sin instalar nada.

Palabras que vas a encontrar

En las lecciones, tocas una y ves qué significa, o se la preguntas a tu Maestro.

Quién te va a enseñar

Sergio Sánchez

I'm Sergio, chekos online. I've worked with data for about ten years, mostly at mission-driven organizations: policy research first, then education, and now early childhood services. In 2018 I started tacosdedatos to share what I was learning, and since then it's been a blog, a podcast, courses, guides, and a community. These days I spend a lot of my time building with AI agents and writing about how I organize my work around them. I share what I've learned; you take what's useful and make it yours.

Nos vemos en el curso

Análisis exploratorio de datos: tus primeros 30 minutos con un dataset