Aprendiendo sobre inteligencia artificial

  ESTUDIO DE CASO: EVALUACIÓN SUMATIVA PROCESO DE EVALUACIÓN SUMATIVA Ejemplo demostrativo completo de análisis de datos con Python para un proceso de evaluación sumativa en un curso en línea con 30 participantes. Utilizaré datos ficticios y los parámetros que has proporcionado: Generación de Datos Ficticios: import pandas as pd import numpy as np np.random.seed(42) participantes = range(1, 31) asistencia = np.random.randint(0, 11, 30) foros = np.random.randint(0, 21, 30) trabajos = np.random.randint(0, 41, 30) cuestionario = np.random.randint(0, 31, 30) data = {     'Participante': participantes,     'Asistencia': asistencia,     'Foros': foros,     'Trabajos': trabajos,     'Cuestionario': cuestionario } df = pd.DataFrame(data) df['Nota_Final'] = df['Asistencia'] + df['Foros'] + df['Trabajos'] + df['Cuestionario'] df['Aprobado'] = df['Nota_Final'] ...

 ANÁLISIS EXPLORATORIO EDA 𝗔𝗻 á 𝗹𝗶𝘀𝗶𝘀 𝗘𝘅𝗽𝗹𝗼𝗿𝗮𝘁𝗼𝗿𝗶𝗼 𝗱𝗲 𝗗𝗮𝘁𝗼𝘀 ( 𝗘𝗗𝗔 ): 𝗗𝗲𝘀𝗲𝗻𝘁𝗿𝗮𝗻 ̃ 𝗮𝗻𝗱𝗼 𝗹𝗼𝘀 𝗦𝗲𝗰𝗿𝗲𝘁𝗼𝘀 𝗱𝗲 𝘁𝘂𝘀 𝗗𝗮𝘁𝗼𝘀 📈 El Análisis Exploratorio de Datos (EDA) es el primer paso esencial en cualquier proyecto de análisis de datos. Este proceso nos permite desentrañar los secretos ocultos en nuestros datos, ofreciendo una visión clara y sólida que sienta las bases para la toma de decisiones informadas. Aquí están algunos aspectos clave del EDA: 👇 ✅ 𝗔𝗻 á 𝗹𝗶𝘀𝗶𝘀 𝗗𝗲𝘀𝗰𝗿𝗶𝗽𝘁𝗶𝘃𝗼 : En esta etapa, nos sumergimos en nuestros datos para entender su estructura y naturaleza. Esto incluye la generación de estadísticas resumidas, como media, mediana, desviación estándar, y la creación de gráficos que revelan la distribución de los datos. ✅ 𝗔𝗷𝘂𝘀𝘁𝗲 𝗱𝗲 𝗧𝗶𝗽𝗼𝘀 𝗱𝗲 𝗩𝗮𝗿𝗶𝗮𝗯𝗹𝗲𝘀 : Los datos pueden presentarse en diferentes formatos y tipos (numéricos, categóricos, fechas, etc.). En esta f...

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 ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS 𝗔𝗻 á 𝗹𝗶𝘀𝗶𝘀 𝗘𝘅𝗽𝗹𝗼𝗿𝗮𝘁𝗼𝗿𝗶𝗼 𝗱𝗲 𝗗𝗮𝘁𝗼𝘀 ( 𝗘𝗗𝗔 ): 𝗗𝗲𝘀𝗲𝗻𝘁𝗿𝗮𝗻 ̃ 𝗮𝗻𝗱𝗼 𝗹𝗼𝘀 𝗦𝗲𝗰𝗿𝗲𝘁𝗼𝘀 𝗱𝗲 𝘁𝘂𝘀 𝗗𝗮𝘁𝗼𝘀 📈 El Análisis Exploratorio de Datos (EDA) es el primer paso esencial en cualquier proyecto de análisis de datos. Este proceso nos permite desentrañar los secretos ocultos en nuestros datos, ofreciendo una visión clara y sólida que sienta las bases para la toma de decisiones informadas. Aquí están algunos aspectos clave del EDA: 👇 ✅ 𝗔𝗻 á 𝗹𝗶𝘀𝗶𝘀 𝗗𝗲𝘀𝗰𝗿𝗶𝗽𝘁𝗶𝘃𝗼 : En esta etapa, nos sumergimos en nuestros datos para entender su estructura y naturaleza. Esto incluye la generación de estadísticas resumidas, como media, mediana, desviación estándar, y la creación de gráficos que revelan la distribución de los datos. ✅ 𝗔𝗷𝘂𝘀𝘁𝗲 𝗱𝗲 𝗧𝗶𝗽𝗼𝘀 𝗱𝗲 𝗩𝗮𝗿𝗶𝗮𝗯𝗹𝗲𝘀 : Los datos pueden presentarse en diferentes formatos y tipos (numéricos, categóricos, fechas, etc.). En e...

  BIBLIOTECA MATPLOTLIB Es una biblioteca de visualización en Python que se utiliza para crear gráficos y visualizaciones de datos. Es una de las bibliotecas más populares y ampliamente utilizadas para generar gráficos en diversas formas y estilos. Matplotlib es extremadamente flexible y te permite crear una amplia variedad de tipos de gráficos para comunicar y analizar datos de manera efectiva. ¿Qué puedes realizar con Matplotlib? Gráficos de líneas y dispersión: Puedes crear gráficos simples de líneas y dispersión para visualizar relaciones entre dos variables. Gráficos de barras y histogramas: Matplotlib permite crear gráficos de barras para comparar diferentes categorías o valores, así como histogramas para mostrar la distribución de datos numéricos. Gráficos de torta: Puedes utilizar Matplotlib para crear gráficos de torta (o pie charts) para representar proporciones de diferentes categorías. Gráficos de área y apilados: Matplotlib es capaz de crear gráficos de área ...

 BIBLIOTECA NUMPY Su nombre deriva de los términos “Numerical Python”, y es una biblioteca fundamental en el lenguaje de programación Python, ya que proporciona soporte para la manipulación eficiente de arreglos multidimensionales (tensores y matrices) así como operaciones matemáticas en esos arreglos. Fue desarrollada para facilitar el procesamiento numérico y científico en Python, y es ampliamente utilizada en diversos campos, como la ciencia de datos, la ingeniería, la investigación científica y el aprendizaje automático. ¿QUÉ PUEDES HACER CON NUMPY? NumPy es una herramienta esencial en la ciencia de datos debido a su capacidad para manejar eficientemente datos numéricos, realizar cálculos matemáticos complejos y servir como base para otras bibliotecas en el análisis de datos y el aprendizaje automático (que estudiaremos en el siguiente módulo). Su flexibilidad y eficiencia la convierten en una herramienta poderosa para realizar operaciones matemáticas y análisis de datos en...

 BIBLIOTECA PANADAS La biblioteca Pandas, la cual es una biblioteca de Python y se utiliza para trabajar con conjuntos de datos, ofreciendo múltiples funciones para analizar, limpiar, explorar y manipular dichos datos. El nombre "Pandas" hace referencia a los términos "Panel Data" y "Python Data Analysis" ¿QUÉ PUEDES HACER CON PANDAS? Pandas ofrece estructuras de datos flexibles y herramientas para trabajar con conjuntos de datos de manera eficiente. Algunos de los usos más comunes de Pandas incluyen: Lectura y escritura de datos: Pandas puede leer y escribir datos en una variedad de formatos, lo cual facilita la importación y exportación de datos desde y hacia diferentes fuentes. Manipulación de datos: Pandas proporciona una amplia gama de funciones para limpiar y transformar datos. Por ejemplo, puedes renombrar columnas, filtrar filas, y llenar valores faltantes, entre muchas otras. Indexación y selección: Pandas ofrece una poderosa capacida...

  DEMOSTRACIÓN EN PYTHON PARA ANÁLISIS DE DATOS OBJETIVO Mostrar como aplicar técnicas y herramientas con Python, Pandas y Matplotlib (COLAB) Prompt  Interacción de prompt: https://chat.openai.com/share/f77ec0c8-7487-4c75-a45e-1ea14244e2f9 Por favor describe las características e instalación de librerías Pandas, Numpy y Matplotlib en colab google ¡Claro! En Google Colab, puedes trabajar con las bibliotecas Pandas, NumPy y Matplotlib para el análisis de datos, operaciones numéricas y visualización. Aquí te explico cómo instalarlas y algunas de sus características: Pandas: Pandas es una librería de análisis de datos que proporciona estructuras de datos y herramientas para trabajar con datos tabulares y series temporales. Algunas de sus características incluyen la manipulación de datos, limpieza, agregación, filtrado y un conjunto de herramientas de análisis poderosas. Para instalar Pandas en Google Colab, generalmente no es necesario ya que viene preinstalado. Pero si necesit...

UTILIDAD DEL ANÁLISIS DE DATOS EN DIVERSAS ÁREAS ANÁLISIS DE DATOS EN DIVERSAS ÁREAS La analítica de datos se ha convertido en un pilar fundamental en diversas áreas debido a su capacidad para extraer información valiosa a partir de conjuntos de datos. A continuación, se describe cómo se aplica la analítica de datos en diferentes campos: Planificación: - Urbanismo y planificación urbana: Se utilizan datos demográficos, de movilidad, económicos y geoespaciales para planificar el desarrollo urbano, el transporte público, la distribución de recursos y servicios en ciudades. - Planificación estratégica empresarial: Análisis de datos internos y externos para identificar oportunidades, amenazas, fortalezas y debilidades, permitiendo una toma de decisiones más informada. Proyectos: - Gestión de proyectos: Uso de análisis predictivo para estimar tiempos, costos y recursos requeridos para completar proyectos. - Optimización de recursos: Utilización de datos para asignar de maner...

  ANÁLISIS DE DATOS CON PYTHON Y ASISTENTES INTELIGENTES Interacción con Chat GPT: https://chat.openai.com/share/19569584-81af-4263-8549-0bac886a669d INTRODUCCIÓN El análisis de datos es un proceso que implica recopilar, limpiar, procesar, analizar e interpretar conjuntos de datos para obtener información útil y tomar decisiones informadas. TIPOS DE ANALÍTICA DE DATOS La analítica de datos abarca varios enfoques y técnicas que se utilizan para examinar conjuntos de datos y extraer información significativa. Aquí están los principales tipos de analítica de datos: 1. Descriptiva: Se enfoca en resumir y describir los datos para comprender qué ha sucedido en el pasado. Este tipo de analítica proporciona información básica sobre tendencias, patrones y resúmenes estadísticos. 2. Predictiva: Utiliza modelos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para predecir posibles resultados futuros basados en datos históricos. Busca comprender qué podría suceder y evaluar diferentes es...