- 1
Inferencia Estadística: Fundamentos y Aplicaciones con Simulación en R
02:59 - 2
Valor Esperado Condicional en Ciencia de Datos
07:53 - 3
Poblaciones y Muestras: Conceptos y Generalización Estadística
03:51 - 4
Muestreo Probabilístico y No Probabilístico: Métodos y Aplicaciones
05:40 - 5
Estimadores y Parámetros en Ciencia de Datos
04:49 - 6
Estimación Paramétrica y No Paramétrica en Ciencia de Datos
04:16 - 7
Gráficos y Espacio de Parámetros en Modelos Estadísticos
04:35 - 8
Estimadores Puntuales y su Comportamiento Aleatorio
04:56 - 9
Intervalos de Confianza: Cálculo y Significado en Estadística
05:36 - 10
Tamaño Muestral y su Impacto en la Precisión Estadística
08:44 - 11
Sesgo y Varianza en Ciencia de Datos: Precisión y Exactitud
07:52 - 12
Teoría No Paramétrica: Estimación y Modelos Aplicados
04:48 - 13
Estimación Funcional: Kernel y Funciones de Densidad Acumulada
05:34 - 14
Estimación Funcional del Valor Esperado Condicional
03:21 - 15
Inferencia Estadística con Bootstrapping para Modelos Paramétricos
04:48 - 16
Validación Cruzada y Generalización de Modelos Estadísticos
04:50 - 17
Pruebas de Hipótesis: Conceptos y Aplicaciones Estadísticas
07:07 - 18
Pruebas de Hipótesis: P Valor y Significancia Estadística
02:43
Programación Dinámica y Estocástica en Simulación
Clase 37 de 37 • Curso de Estadística Inferencial con R
Contenido del curso
- 19
Simulación de Datos con R: Teoría a la Práctica
05:30 - 20
Instalación de R y RStudio en Windows, macOS y Ubuntu
01:47 - 21
Simulación de Datos en R: Distribuciones y Modelos Lineales
12:18 - 22
Simulación de Estimación de Parámetros usando R
11:21 - 23
Simulación de Intervalos de Confianza para Poblaciones Normales
08:07 - 24
Simulación de Convergencia de Estimadores con Diferentes Tamaños Muestrales
10:41 - 25
Estimación Kernel y Distribución Acumulada Empírica
11:37 - 26
Estimación Condicional con Redes Neuronales en R
10:10 - 27
Estimación Kernel: Aplicación en Distribución Uniforme y Normal
07:34 - 28
Boostrapping en R para Regresión Lineal: Implementación y Análisis
19:25 - 29
Validación cruzada en redes neuronales usando R
16:32 - 30
Simulación de Potencia en Pruebas de Hipótesis con R
13:59
- 31
Análisis Estadístico del Examen Saber Once con R
08:02 - 32
Estimación de Intervalos de Confianza para Comparar Poblaciones con y sin Internet
16:22 - 33
Pronóstico de Puntaje en Matemáticas con Redes Neuronales
09:59 - 34
Generalización de Redes Neuronales a Poblaciones Completas
10:06 - 35
Análisis de Tamaño Muestral Óptimo para Redes Neuronales
09:16 - 36
Interpretación de Redes Neuronales en Predicción Educativa
09:46
¿Cómo continuar tu aprendizaje en estadística y modelamiento?
Hoy celebramos un hito vital: la conclusión del curso de estadísticas diferencial. Pero, como todo apasionado del conocimiento, sabes que el camino del aprendizaje nunca termina. Si sientes una chispa de curiosidad por ahondar más, te presentamos las rutas sugeridas para expandir tus habilidades.
¿Qué herramientas de modelamiento puedo explorar?
Después de adquirir un sólido conocimiento en estadística diferencial, es natural querer profundizar en herramientas más avanzadas de modelamiento. Aquí te recomendamos dos tecnologías que están marcando tendencia y son ampliamente utilizadas:
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TensorFlow: Una plataforma de código abierto que facilita la construcción y el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Es poderosa y versátil, ideal para aquellos interesados en redes neuronales y aprendizaje profundo.
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Keras: Una API de alto nivel para redes neuronales, integrada con TensorFlow. Es conocida por su simplicidad y facilidad de uso, perfecta para principiantes que desean construir modelos de manera intuitiva.
Ambas herramientas son pilares en el mundo del machine learning y aportan un valor incalculable para quienes desean adentrarse más en el análisis y predicciones de datos.
¿Por qué elegir la simulación como siguiente paso?
La simulación es una técnica altamente útil para replicar y predecir el comportamiento de sistemas complejos. Si te gustó la simulación que viste en el curso, el siguiente paso ideal sería embarcarte en el:
- Curso de programación dinámica y estocástica en Platzi: Este curso no solo aborda la programación y modelamiento estocástico, sino que también permite manejar incertidumbre y configuración de simulaciones para problemas reales. Es un curso lleno de prácticas y aún más simulación, brindando una experiencia de aprendizaje enriquecedora.
¿Cómo certificar y celebrar tu aprendizaje?
Obtener una certificación es una manera excelente de consolidar tus conocimientos y mostrar tus habilidades adquiridas. Para ello, considera las siguientes acciones:
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Examen para certificado: Si deseas formalizar tu aprendizaje y obtener una acreditación del curso, no te olvides de tomar el examen de certificación. No solo es un reconocimiento visible de tus habilidades, sino también una motivación para seguir mejorando.
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Deja una reseña: Compartir tus impresiones del curso no solo ayuda a otros estudiantes a conocer más sobre lo que has experimentado, sino que también permite que los instructores mejoren sus métodos de enseñanza.
A medida que continúas en tu viaje educativo, recuerda que cada paso cuenta y cada nuevo conocimiento te acerca más a tus objetivos profesionales y personales. Sigamos aprendiendo y explorando juntas las infinitas posibilidades del conocimiento. ¡Nos vemos en el siguiente desafío!