Comprende y aplica conceptos de estadística y probabilidad esenciales, desde la interpretación de datos hasta el uso de hojas de cálculo. Aprende sobre distribuciones, medidas centrales, visualización de datos y probabilidad condicional.
Una imagen vale más que mil datos
Estadística descriptiva
- 8

Distribuciones Conjuntas, Marginales y Condicionales en Estadística
08:26 min - 9

Medidas de Tendencia Central: Media, Mediana y Moda
13:49 min - 10

Cálculo de Medidas de Tendencia Central en Hojas de Cálculo
05:20 min - 11

Medidas de dispersión: Rango e Índice Intercuartílico
12:07 min - 12

Desplazamiento y Escalado de Datos Estadísticos
08:32 min - 13

Construcción de Boxplot para Análisis de Distribuciones
06:47 min
Representación de datos
Muestra y error
¿Y la probabilidad?
- 19

Introducción a la Probabilidad en Estadística Descriptiva
07:27 min - 20

Regla de la Suma en Probabilidad: Unión e Intersección de Eventos
10:46 min - 21

Probabilidad Condicional y Eventos Dependientes e Independientes
06:30 min - 22

Teorema de Bayes: Aplicación en Probabilidades Condicionales
10:15 min - 23

Diferencia entre Permutaciones y Combinaciones
03:19 min
Correlación y causalidad
Conclusiones
Conoce quién enseña el curso

Ilse Beatriz Zubieta Martínez
Senior Data Analyst - Applied Mathematician
Senior Data Analyst - Applied Mathematician
4.6 · 519 opiniones


Yuran Hermínia da Graça Fernando Cumbane
Lo que más me gustó de este curso fue aprender a interpretar datos, kkk. Muchas veces nos encontramos con números sin entender qué nos quieren decir, y este curso me enseñó a transformarlos en información útil. Aprendí medidas de tendencia central y también medidas de dispersión. Por ejemplo, el índice intercuartílico (IQR) ayuda a ver cómo se distribuyen los datos alrededor de la mediana y a detectar valores atípicos. La varianza nos muestra la dispersión pero está en unidades al cuadrado (por ejemplo, km²), mientras que el desvío estándar nos devuelve a las mismas unidades de los datos, lo que hace mucho más fácil entender “el espacio real” donde se mueven los datos, kkk. Además, me gustó mucho la corrección de Bessel, que hace la estimación más precisa en muestras. En cuanto a probabilidad, fue genial también, porque es la base para razonar sobre incertidumbre. El Teorema de Bayes me enseñó a actualizar probabilidades con nueva evidencia, algo súper útil para pensar de forma lógica. También aprendí sobre distribuciones marginales, que nos muestran cómo se comporta una variable sin considerar otra, y eso cambió mi forma de analizar datos. En resumen: aprendí a leer, interpretar y analizar datos con confianza,

Jorge Andres Avendano Carabali
necesitamos mas cursos de estadistica


Jefferson Enrique Cuervo Avendaño
Muy buen curso para iniciar en el mundo de la estadística


WALTER SINITAVE CARDONA
Excelente
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje




Bases para Analítica y Ciencia de Datos
Descubre roles y herramientas de análisis y ciencia de datos desde cero. Aprende matemáticas esenciales, Excel, estadística y probabilidad.




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