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
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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 · 355 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
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 !!!!!!!!
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.
Daniel da Silva Jarque
@ddasilvajarque·
Gracias a la profesora, por el curso y a los compañeros, por sus aportaciones.
@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
@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
Edward Giraldo Martínez
@EdwLearn·
la capacidad de utilizar el conocimiento en estadística para comprender y analizar datos de manera más profunda. La estadística ofrece herramientas poderosas para extraer información significativa de conjuntos de datos ✨
Isaac Ramirez
@ulises.ramirez·
Excelente
Jorge Guevara
@chespider·
Muy buen curso y me encantan los aportes de los compañeros que siempre complementar para un mejor entendimiento de la clase. Ojalá pudieran revisar una de las secciones del curso donde los compañeros mencionan que hay unos errores de concepto.
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.
Juan José Mamani Tarqui
@Jose_Juan·
Estuvo bueno el curso :=)
Carlos Garcia
@kallicheCode·
Muy buen curso, un curso muy informativo, cubre muchas cosas
Hildebrando Vargas
@hildebrandov·
bUEN CURSO
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