Estadistica Practica Para Ciencia De Datos | Y Python High Quality

# Calcular media y varianza media = datos['variable'].mean() varianza = datos['variable'].var()

Estadística Práctica para Ciencia de Datos y Python: Guía Definitiva de Alta Calidad

Explicar las predicciones y las variables clave a los stakeholders. # Calcular media y varianza media = datos['variable']

print(f'Media: media:.2f') print(f'Varianza: varianza:.2f')

df = pd.read_csv('data.csv')

Cuando trabajamos con cientos de variables en Ciencia de Datos, sufrimos la "maldición de la dimensionalidad". El Análisis de Componentes Principales (PCA) es una técnica estadística que combina variables correlacionadas para crear nuevos ejes independientes (componentes), reteniendo la máxima varianza posible.

Entender cómo interactúan las variables es el núcleo del modelado predictivo. # Calcular media y varianza media = datos['variable']

# Crear modelo de regresión lineal modelo = LinearRegression()

# Likelihood observed = pm.Bernoulli('observed', p=p, observed=df['purchased']) # Calcular media y varianza media = datos['variable']