
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
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.
4.5 · 363 opiniones


Axel 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
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
Muy buenos temas con una excelente maestra


Omar Said Cordero Lugo
Excelente curso, ayuda a entender el contexto general del tema

Jose roberto Valdovinos Bello
Excelente curso me quedo claro todo lo que explico


Oscar David Bocanegra Capeara
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
Si super recomendado, simplifica mucho el entendimiento sobre los metodos de pruebas de hipotesis, me ayudo mucho.

Wagner Fernández
muy buenos fundamentos

Javier Martínez González
Este es de los mejores cursos de la ruta Silvia explica increible !!!!!!!!


Patricio Sánchez Fernández
Muy buen curso.


Luis Guillermo Palomino Arroyo
🚀 #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
Reforzar y mejorar los conocimientos de estadística Inferencial, creando muestras poblaciones, probando hipótesis y nuevas técnicas para el análisis de datos


Roberto Sobrado Taymani
Muy buenas explicaciones y muy buenos ejemplos.

Víctor Alejandro Regueira Romero
Muy buenas explicaciones. Es importante ya traer una base de estadística para poder tomar el curso.

Julian Peña Reyes
Me ha gustado mucho la metodología y los ejemplos, muy bien explicado


Carlos Enrique Rodríguez Bernal
Excelente!

Andres Felipe Castañeda
Buen curso lo volveria a ver me gusto mucho.


Gerardo Toboso
Un curso bastante bueno en donde se tocan los fundamentos más importantes de la estadística inferencial.

Miguel Cruz Ramírez
Muy interesante.


Daniel da Silva Jarque
Gracias a la profesora, por el curso y a los compañeros, por sus aportaciones.


Excelent curse

Se aprende a evaluar poblaciones con base en muestras y a sacar conclusiones con algún nivel de confianza.


Yael Ramírez
Excelente curso. Explica muy bien la teoría para después mostrarte como hacerlo en código.


Javier Agudelo
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.


Javier Sua
.


CRISTIAN ARMANDO AGREDA AGREDA
...

Francisco Matta Perdomo
Que gran curso. Un buen contenido y una gran maestra. super recomendado.


Nicolás Bejarano
:D


Victor Manuel Marulanda Valencia
Buen curso

Muy buena explicacion teorica. La parte practica tambien excelente
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje




Data e Inteligencia Artificial
Domina data science para sacar valor a los datos e incrementar su potencial con machine learning para integrar inteligencia artificial a productos de software.




Fundamentos de Data Science y AI
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.




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La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender