Exploratory Data Analysis (EDA) Práctico

## Detalles del evento

• Fechas: Del 19 al 29 de octubre.
• Días: Lunes a jueves.
• Horario: 6:30 pm a 8:30 pm. (CDMX)
• Duración Total: 16 horas en modalidad taller (8 sesiones de 2 horas).
• Nivel: Intermedio - Avanzado.

## Sobre el taller

El taller está estructurado de manera progresiva a través de cuadernos de Jupyter, en las que construirás, pieza por pieza, un flujo de análisis exploratorio completo. Cada bloque introduce conceptos nuevos y los integra al análisis que ya tienes funcionando, de modo que al terminar cuentes con un entorno listo y reproducible en GitHub Codespaces.

• Datos y su calidad. Trabajarás con NumPy y pandas esenciales, comprendiendo los distintos tipos de variables y aprendiendo a manejar los valores faltantes.
• Describir y comparar. Aplicarás estadística descriptiva y agregación para entender los datos[cite: 1, 2]. Analizarás las relaciones entre variables y crearás visualizaciones efectivas.
• Inferencia estadística. Abordarás la incertidumbre y realizarás contraste de hipótesis[cite: 1, 2]. Analizarás proporciones, compararás más de dos grupos y calcularás el tamaño del efecto.
• Proyecto integrador. Consolidarás todo lo aprendido en un EDA completo que integra todos los pasos, culminando en la generación de un informe de hallazgos.

## Requisitos

• Una cuenta personal de GitHub: El material del taller se ejecutará directamente desde entornos de Codespaces.
• Una cuenta de Google: Las evaluaciones y el seguimiento del curso se realizarán mediante Google Classroom.
• Acceso estable a Internet.
• Cuenta en Google Cloud Platform (opcional).
• Conocimientos básicos de cualquier lenguaje de programación.
• Conocimientos básicos sobre git y control de versiones.
• Estar familiarizado con un Visual Studio Code o un IDE similar.
• Conocimientos básicos de administración de servidores Linux (deseable).