Numpy estadísticas ejercicios con Python

Ejercicio de programación: Numpy estadísticas sobre dataset inmuebles Madrid

Este ejercicio de programación está diseñado para poner a prueba tus conocimientos en Numpy. Es un ejercicio avanzado que pondrá a prueba tus conocimientos expertos.

Tipo: Proyecto 50 minutos estimados 500 puntos de experiencia

Información adicional del ejercicio

Analiza el dataset de propiedades de Madrid realizando cálculos estadísticos, visualizaciones, detección de outliers y contrastes de hipótesis usando Python, NumPy, Matplotlib y Seaborn.

Contenido del ejercicio

Preparación del entorno:
- Asegúrate de tener instalado Python y las librerías NumPy, Matplotlib y Seaborn.
- Descarga el dataset desde Kaggle y descomprímelo si es necesario.
- Configura tu entorno de trabajo en Visual Studio Code y crea un nuevo Jupyter Notebook.
Carga de datos:
- Utiliza np.genfromtxt para cargar los datos en un array NumPy.
- Verifica que los datos se hayan cargado correctamente examinando algunas filas.
Preprocesamiento de datos:
- Elimina la cadena ", Madrid" de la columna address utilizando funciones de NumPy.
- Maneja los valores faltantes o anomalías en los datos si existen.
Análisis estadístico y visualización:
- Calcula la media, mediana, máximo y mínimo de las columnas numéricas.
- Genera histogramas y curvas de densidad para visualizar las distribuciones.
- Identifica posibles sesgos o patrones en los datos.
Análisis de cuartiles y dispersión:
- Calcula los cuartiles y el IQR de las columnas numéricas.
- Filtra el 20% de las propiedades más caras y más baratas; analiza sus características.
- Opcional: Filtra los barrios del 20% de las propiedades más baratas y analiza la moda.
- Calcula la varianza y la desviación estándar.
Detección y visualización de outliers:
- Aplica los métodos de Tukey y z-score para detectar outliers.
- Visualiza los outliers en gráficos, señalando los límites en rojo y azul.
Análisis de correlación y estandarización:
- Calcula la matriz de correlación entre las variables numéricas.
- Representa la matriz de correlación usando un mapa de calor (heatmap).
- Estandariza las columnas numéricas y observa los efectos en las correlaciones.
Análisis de asimetría y curtosis:
- Calcula la asimetría y curtosis de las distribuciones.
- Aplica transformaciones a las distribuciones (logarítmica, raíz cuadrada) y analiza los resultados.
Contraste de hipótesis:
- Selecciona dos barrios (X e Y) e hipótesis a contrastar sobre sus precios.
- Realiza pruebas estadísticas (e.g., t-test) para contrastar las hipótesis planteadas.
- Interpreta los resultados y concluye sobre las hipótesis.

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Alan Sastre

Ingeniero de Software y formador, CEO en CertiDevs

Ingeniero de software especializado en Full Stack y en Inteligencia Artificial. Como CEO de CertiDevs, Numpy es una de sus áreas de expertise. Con más de 15 años programando, 6K seguidores en LinkedIn y experiencia como formador, Alan se dedica a crear ejercicios prácticos y contenido educativo de calidad para desarrolladores de todos los niveles.

Solución al ejercicio de programación en Numpy

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solution.js

JavaScript

1 function solveChallenge ( input ) {

2 // Algoritmo optimizado O(n log n)

3 const data = parseInput ( input );

4 const sorted = data . sort (( a , b ) => a - b );

6 // Aplicar técnica de dos punteros

7 let left = 0 , right = sorted . length - 1 ;

8 const result = [];

10 while ( left < right ) {

11 const sum = sorted [ left ] + sorted [ right ];

12 if ( sum === target ) {

13 result . push ([ sorted [ left ], sorted [ right ]]);

14 left ++; right --;

15 } else if ( sum < target ) {

16 left ++;

17 } else {

18 right --;

19 }

20 }

22 return result ;

23 }

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Ejercicios de programación en Numpy: Práctica y Certificación

Los ejercicios de programación son fundamentales para dominar Numpy. Este ejercicio está diseñado para poner a prueba tus conocimientos prácticos y ayudarte a consolidar lo aprendido en las lecciones teóricas. La práctica constante con ejercicios de programación es la clave para convertirte en un desarrollador experto.

¿Por qué resolver ejercicios de programación?

Resolver ejercicios de programación en Numpy te permite:

Aplicar conocimientos teóricos: Poner en práctica los conceptos aprendidos en las lecciones de Numpy.
Identificar áreas de mejora: Descubrir qué conceptos necesitas reforzar en tu aprendizaje de Numpy.
Prepararte para certificaciones: Los ejercicios te preparan para obtener certificados profesionales en Numpy.
Mejorar tu perfil profesional: Demostrar tus habilidades prácticas en Numpy.

Metodología de aprendizaje

Nuestros ejercicios de programación están diseñados siguiendo una metodología probada de aprendizaje progresivo. Cada ejercicio en Numpy está cuidadosamente estructurado para llevar tus habilidades al siguiente nivel. Comenzamos con conceptos fundamentales y avanzamos gradualmente hacia desafíos más complejos que reflejan situaciones reales del desarrollo de software profesional.

Certificación y validación de conocimientos

Al completar ejercicios de programación, no solo mejoras tus habilidades técnicas, sino que también puedes obtener certificados que validan tu expertise en Numpy. Estos certificados son reconocidos por empresas y pueden ser una gran adición a tu perfil profesional de LinkedIn o tu CV como desarrollador.

Los ejercicios están alineados con los estándares de la industria y cubren desde conceptos básicos hasta técnicas avanzadas de programación en Numpy. Cada ejercicio incluye casos de prueba y ejemplos prácticos que te ayudarán a comprender mejor cómo aplicar lo aprendido en proyectos reales.