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 · 359 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
Jose roberto Valdovinos Bello
@robertillo109·
Excelente curso me quedo claro todo lo que explico
Arley Santiago
@Santiax·
Si super recomendado, simplifica mucho el entendimiento sobre los metodos de pruebas de hipotesis, me ayudo mucho.
Mario Betancourt Camacho
@mfbetancourt·
Un estupendo curso de Estadística Inferencial orientado a Ciencia de Datos con pruebas directas en Python. Adicionalmente, excelente para aprender el uso práctico de Google Colab asi como el uso de esa herramienta como apoyo al proceso analítico, de descubrimiento y de decumentación del análisis estadístico. Conceptos suficientes y claros, los necesarios en el alcance necesario. La instructora Sílvia: Educada, agradable, profesional, con experiencia, y con un enfoque didáctico orientado a suministrar un primer alcance básico a los conceptos. En cursos más avanzados de profundisa. Aprendí mucho de estadística inferencial, Python, Google Colab y formas de enfrentar problemas estadísticos. Gracias Silvia. Gracias Platzi,
Wagner Fernández
@wafervi·
muy buenos fundamentos
Roberto Sobrado Taymani
@roberto.sobrado.taymani·
Muy buenas explicaciones y muy buenos ejemplos.
Luis Ernesto Domínguez Velásquez
@ldominguez667·
Repasar conceptos claves para todo aspirante a científico de datos, codificar cada formula en python. Excelente curso.
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.
Gerardo Toboso
@ger1909·
Un curso bastante bueno en donde se tocan los fundamentos más importantes de la estadística inferencial.
Cecilia Aponte
@apontegg·
Excelente contenido, la aplicación de estos conceptos y cálculos en pyhton son plus para los científicos de datos en formación
@crafpinedoj·
Se aprende a evaluar poblaciones con base en muestras y a sacar conclusiones con algún nivel de confianza.
Mauricio Jácome Quiceno
@mjacome2688·
En este curso aprendí más acerca de lo que vi en la universidad. Es una manera más realista y aplicada de ver la estadística inferencial.
David Rios
@david.santiago.rios·
Muy buen curso
Javier Agudelo
@Javierxd1·
Gran curso!!! Una infinidad de aprendizajes al momento de trabajar los conceptos de estadistica inferencial aplicados al ML. Importante revisar algunas aplicaciones en los intervalos de confizana normales y con t-student.
Stiven Leonardo Silva Castillo
@Stiven_Silva_0122·
Exposiciones claras y contundentes
Nicolás Bejarano
@NicolasBJ19·
:D
Jeison David Diaz Espitia
@jddiaze·
Excelente curso, práctico e intuitivo.
@kuen573jn·
Muy buena explicacion teorica. La parte practica tambien excelente
Isaac Ramirez
@ulises.ramirez·
Excelente
Maria Paula Engativá Duarte
@paued16·
Ninguna
ANDRES FELIPE ORTIZ ZAPATA
@ing.felipeortiz.z·
la profesora explica muy bien cada uno de los tema, sin rodeos. Me gustaría que impartiera mas clases
Rocha Morales Alberto Jorge
@alberto.rocha·
Excelente curso para aprender sobre Estadística Inferencial y como usarla en Data Science
JOSE LUIS HURTADO BALCAZAR
@jlhb1984·
La calidad humana y profesional de la profe.
Juan José Mamani Tarqui
@Jose_Juan·
Estuvo bueno el curso :=)
Eleva tu aprendizaje
Complementa este curso con nuestras rutas de aprendizaje
Inteligencia Artificial y Data Science
Aprende ciencia de datos con cursos de Data Science y explora el potencial sin límites de los datos, el machine learning y la inteligencia artificial.
Ruta
Análisis y Visualización de Datos
52 horas
10 Profes
Aprende a extraer, limpiar, analizar y visualizar datos para comunicar insights y apoyar la toma de decisiones estratégicas en los negocios.
Ruta
Data Engineer
43 horas
12 Profes
Aprende a construir y gestionar pipelines de datos escalables, utilizando herramientas como Spark, Airflow, y bases de datos SQL y NoSQL en entornos cloud.
Ruta
Machine Learning y Deep Learning
63 horas
16 Profes
Profundiza en algoritmia, aprendizaje supervisado, no supervisado, redes neuronales, y el despliegue de modelos de Data Science e Inteligencia Artificial en producción.
Ruta
Fundamentos de Data Science y AI
52 horas
12 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.
Comunidad
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender