Nivel Básico
26 clases
2 horas de contenido
8 horas de práctica
Comprende la estadística inferencial para Data Science e IA: aprende a estimar parámetros, interpretar intervalos de confianza y validar hipótesis con Python. Domina técnicas de muestreo y validación cruzada para análisis precisos.
Clases del curso
Estadísticos y cálculos
Pruebas de hipótesis y validación
Cierre del curso
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
Sílvia Ariza Sentís
Founder & CEO de Eina Data
🌟 Founder & CEO de Eina Data
💻 Apasionada por proyectos de Data4Good
🚑 Voluntaria para la Cruz Roja
🙋🏻♀️ Habla 6 idiomas
conocimientos previos
- Programación en Python.
- Manipulación y análisis de datos con Pandas, Numpy, Matplotlib y Seaborn.
- Estadística descriptiva para data science.
- Probabilidad para data science.
software y recursos necesarios
- Jupyter Notebook, Google Colab, Deepnote, etc.
Opiniones del curso
4.5 · 372 opiniones
Axel Yaguana
@axl-yaguana·
Este es un gran curso. La maestra enseña todo muy bien. Tómenlo, les será muy útil en su carrera como data scientists. :D
Mauricio Escobar
@mauricios_01·
Las clases han sido muy útiles para repasar conceptos fundamentales de la estadística. En general considero que el contenido es MUY bueno. Sin embargo hay dos cosas [ desde mi punto de vista] que quizás pudieron ser mejores: Primero. Me hubiera gustado que se profundizara más en la explicación de las fórmulas matemáticas. Segundo. A la hora de explicar un concepto un poco complejo, creo que a veces se complicaba más de lo necesario.
Rafael Arana
@rafaelarana·
Muy buenos temas con una excelente maestra
Omar Said Cordero Lugo
@ocordero·
Excelente curso, ayuda a entender el contexto general del tema
Gabriel Obregón
@gabriel3001·
curso donde se muestran los aspectos principales de la estadística inferencial
Iván Martínez Zarate
@imartinezz·
excelente curso
Luis Pinzon
@luis.pinzon·
Se entiende el uso de las librerias y las distintas formulas durante el curso, muchas gracias!
JULIO ALEXANDER JAIMES SOCHA
@julio.jaimes·
gracias
JULIAN ANDRES POVEDA VALENCIA
@julian.poveda·
Excelente la clase y la docente mucho mejor.
Maria Clara Orozco Caro
@mariasiomapp·
Muy bueno, creo que es darle más profundidad
María Gracia Manrique Bárcena
@MGrazzia·
Te explica simple y claro, es muy didáctica y aprendí en un día lo que llevo semanas tratando de entender. Es excelente su metodología. Gracias profesora.
Jose roberto Valdovinos Bello
@robertillo109·
Excelente curso me quedo claro todo lo que explico
Oscar David Bocanegra Capeara
@David_Bocanegra·
Un curso bastante interesante y facil de entender en cuanto a la estadistica inferencial, y si se sigue la ruta de data scientist, es facil de entender este curso
Arley Santiago
@Santiax·
Si super recomendado, simplifica mucho el entendimiento sobre los metodos de pruebas de hipotesis, me ayudo mucho.
Wagner Fernández
@wafervi·
muy buenos fundamentos
Javier Martínez González
@javiermargon·
Este es de los mejores cursos de la ruta Silvia explica increible !!!!!!!!
Patricio Sánchez Fernández
@patricio.sanchez.fernandez·
Muy buen curso.
Luis Guillermo Palomino Arroyo
@luisg.palominoa·
🚀 #NuncaParesDeAprender 🚀 Excelente curso creativo, didáctico y práctico de Estadística Inferencial para Data Science e Inteligencia Artificial para aprender a utilizar Python y desarrollar pensamiento estadístico para trabajar con una muestra limitada de datos y poder generar predicciones sobre ella. Aprendí a: * Crear muestras de poblaciones para facilitar el análisis. * Conocer cómo probar hipótesis de modelos. * Utilizar bootstrapping para simular adquisición de datos repetida. * Aplicar intervalos de confianza para estimar valores desconocidos. ¡El mejor día para empezar es hoy, nunca paremos de aprender e ir tras de la mejora continua de nuestra Marca Personal! 🏆 Muchas gracias a Silvia Ariza Sentís y al equipo Platzi 👏 ¡Dios los continúe bendiciendo! 🚀
Alex Xiomar Rubio Lopez
@axrubio·
Reforzar y mejorar los conocimientos de estadística Inferencial, creando muestras poblaciones, probando hipótesis y nuevas técnicas para el análisis de datos
Roberto Sobrado Taymani
@roberto.sobrado.taymani·
Muy buenas explicaciones y muy buenos ejemplos.
Víctor Alejandro Regueira Romero
@vectorregueira15·
Muy buenas explicaciones. Es importante ya traer una base de estadística para poder tomar el curso.
Claudio Anastacio Mojica Valdez
@cmojicavaldez·
Muy buen desarrollo y explicación
Julian Peña Reyes
@julian-pena-reyes·
Me ha gustado mucho la metodología y los ejemplos, muy bien explicado
Luis Ernesto Domínguez Velásquez
@ldominguez667·
Repasar conceptos claves para todo aspirante a científico de datos, codificar cada formula en python. Excelente curso.
Jared Arturo Olmos Villagran
@jared-arturo-olmos-villagran·
buen curso
Norman Josías Silva Lacayo
@njlacayo·
Excelente curso para incursionar en la ciencia de datos
Carlos Enrique Rodríguez Bernal
@cenrique91·
Excelente!
Pedro Esteban Millán Parra
@premisa34·
Me gustó mucho el curso ya que aprendemos bien y didácticamente sobre el manejo de datos en la data science y cómo usarlos en la inteligencia artificial que tanto nos acompaña día a día, la profesora es muy bacana y enseña bien!!!, 100% recomendado!!!
Elías Rashid Morales Mendoza
@elimoralsmendox·
Excelente curso teórico y práctico a la vez en el cual podemos aplicar los conocimientos en python y librerías de estadística.
Sandra Vega Contreras
@sandravega825·
Es un curso con aplicaciones concretas de cada concepto dado.
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Data e Inteligencia Artificial
71 horas
20 Profes
Domina data science para sacar valor a los datos e incrementar su potencial con machine learning para integrar inteligencia artificial a productos de software.
Ruta
Fundamentos de Data Science y AI
57 horas
14 Profes
Adquiere las bases matemáticas, de programación y de ingeniería de software necesarias para iniciar en el mundo de la ciencia de datos y la inteligencia artificial.
Ruta
Data Scientist
127 horas
30 Profes
¡Conviértete en Data Scientist! Domina el análisis de negocios, redes neuronales y más con cursos prácticos en Python, ML y Bases de Datos.
Ruta
Machine Learning Engineer
158 horas
36 Profes
Integra inteligencia artificial en el software de un producto y mejora su desempeño con sistemas de machine learning.
Ruta
Data Scientist con Python
90 horas
16 Profes
Explora el fascinante mundo del Data Science con Python. Cada curso es un paso crucial hacia el análisis de datos y la creación de modelos de machine learning.
Ruta
Machine Learning y Matemáticas con Python
27 horas
8 Profes
Aplica machine learning en tus análisis de datos y genera predicciones para tomar decisiones hacia el futuro.
Comunidad
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender