Ciencia de Datos | Data Science | Python - Analiza Distribuciones de Datos con Python usando Cuantiles ➤ Cuartiles, Quintiles y Percentiles

Los cuantiles son valores que nos permiten particionar una distribución de datos en intervalos idénticos y con esto nos brindan información sobre la distribución de los datos. Los cuantiles más comunes son: los terciles, los cuartiles, los quintiles, los deciles y los percentiles. Este video explica qué es un cuantil y sus diferentes tipos. Además, se provee código para calcularlos utilizando la librería Numpy de Python. 👉 Xiperia ofrece consultoría empresarial que transforma datos en conocimiento accionable para alcanzar los objetivos de tu negocio. Conoce más en https://www.xiperia.com ℹ️ Octavio Gutiérrez es el único responsable del contenido, afirmaciones y opiniones expresadas en este video, las cuales no están vinculadas a las organizaciones a las que está asociado. 🌐 Para conocer más sobre Octavio Gutiérrez, visita su perfil en LinkedIn https://www.linkedin.com/in/octaviogutierrez/ Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia: Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2022, 3 de Septiembre). Analiza Distribuciones de Datos con Python usando Cuantiles: Cuartiles, Quintiles y Percentiles [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video] ******************************************** Para guiar tu aprendizaje, en este vínculo (https://youtu.be/lomJnbN5Wnk) se encuentra una guía secuencial para aprender: 1. Programación Básica con Python; 2. Manejo de Datos; 3. Visualización de Datos; 4. Análisis de Datos; y 5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos. ******************************************** Índice del Video: 0:00 Introducción a los cuantiles 0:45 Tipos de cuantiles 7:31 Ejemplo de cálculo de los cuartiles 10:50 Cálculo de los cuantiles con Numpy ⭐ Apoya a Código Máquina dando un Like, Comentando, Compartiendo o con un Super Gracias. ⭐ De la co-fundadora de Código Máquina, productos de cosmética natural SINHAKI: https://www.amazon.com.mx/stores/sinHaki/page/1BD34FBC-C0F9-44F5-AC69-520634334C61?ref_=ast_bln El código del video está disponible en GitHub https://github.com/CodigoMaquina/code #estadística #datascience #python #cienciadedatos