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 · 364 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
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
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.
Javier Martínez González
@javiermargon·
Este es de los mejores cursos de la ruta Silvia explica increible !!!!!!!!
Víctor Alejandro Regueira Romero
@vectorregueira15·
Muy buenas explicaciones. Es importante ya traer una base de estadística para poder tomar el curso.
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!!!
Andres Felipe Castañeda
@Johacas001·
Buen curso lo volveria a ver me gusto mucho.
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.
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
@Ronald0gt·
Excelent curse
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.
@ljmartinezm·
Lo mejor fue la mezcla entre teoría y práctica
@jdvega·
Muy practico y al punto.
Francisco Matta Perdomo
@fmattaperdomo·
Que gran curso. Un buen contenido y una gran maestra. super recomendado.
Nicolás Bejarano
@NicolasBJ19·
:D
Javier Ladino
@javierladino22·
El curso está en la pocisión correcta de la ruta de Data Science. Gran explicación.
Victor Manuel Marulanda Valencia
@vmarulandav·
Buen curso
Marlon Sneider Mora Cortes
@msmorac·
es bueno entender el concepto primero antes de ver como se puede programar
Daniel Gonzalez
@degonzalez6815·
Tener la posibilidad de usar código a medida que se va explicando la teoría de cada método
Bryan Castano
@Beaunix·
She was self-Explained. Good Knowledge and she encourages the deep study in Stats, I like her classes, she was nice and friendly as well.
Rocha Morales Alberto Jorge
@alberto.rocha·
Excelente curso para aprender sobre Estadística Inferencial y como usarla en Data Science
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Data e Inteligencia Artificial
72 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
55 horas
13 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
128 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
159 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
99 horas
18 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
28 horas
9 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