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
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.
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.
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! 🚀
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.
Norman Josías Silva Lacayo
@njlacayo·
Excelente curso para incursionar en la ciencia de datos
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.
@crafpinedoj·
Se aprende a evaluar poblaciones con base en muestras y a sacar conclusiones con algún nivel de confianza.
Yael Ramírez
@yaelrmz·
Excelente curso. Explica muy bien la teoría para después mostrarte como hacerlo en código.
Javier Sua
@javier.sua·
.
CRISTIAN ARMANDO AGREDA AGREDA
@cristian.agreda·
...
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
Jeison David Diaz Espitia
@jddiaze·
Excelente curso, práctico e intuitivo.
@kuen573jn·
Muy buena explicacion teorica. La parte practica tambien excelente
Marlon Sneider Mora Cortes
@msmorac·
es bueno entender el concepto primero antes de ver como se puede programar
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
Juan José Mamani Tarqui
@Jose_Juan·
Estuvo bueno el curso :=)
Carlos Garcia
@kallicheCode·
Muy buen curso, un curso muy informativo, cubre muchas cosas
Mauro Benito Montoya Arenas
@MauroMontoyaArenas·
Excelente curso
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