En esta ocasión voy a comentar un curso que he realizado hace unas semanas en MiriadaX.net (una web especialozada en cursos MOOC en castellano), titulado Estadística Descriptiva. El curso es básico porque se centra en explicar cómo se calculan las modas, medias, medianas, cuartiles, deciles, percentiles, …. y por supuesto, representación gráfica.
Aunque yo he estudiado varios cursos de estadística en la Universidad, creo que este curso viene muy bien para refrescar algunos conceptos. Eso sí, no esperes nada de código pues las explicaciones (que por cierto, son muy buenas) las realiza con papel y boli, es decir, nada de código. Se requiere que el alumno aprenda a hacer dichos cálculos manualmente. Y creanme, que merece la pena!
La estructura del curso, de 4 semanas de duración, comienza por la estadística unidimensional con el concepto de variable estadística, tablas estadísticas, ya sean tablas de datos simples o tablas de datos agrupados en intervalos, y los gráficos estadísticos. Después, se adentra en las medidas de centralización y dispersión para cada uno de los tipos de tablas, y finaliza con las variables estadísticas bidimensionales, parámetros y rectas de regresión. Todo, muy bien explicado!
Practicando con Python
Sin duda, el módulo más interesante del curso es el último, donde se muestra cómo se calculan los modelos de regresión. Para completar dicho módulo decidí crearme una pequeña clase que me ayudara a solventar los problemas, siguiendo las explicaciones de los videos. El script lo teneis disponible en GitHub.
Sin duda, el código creado ha servido para este curso, pero estoy absolutamente seguro de que esto mismo se puede realizar con módulos específicos de Python dedicados al análisis de datos, como NumPy o pandas.
En cualquier caso, ya tengo un primer desafío para cuando comience mi aprendizaje de analisis de datos con Python.