Curso de Fundamentos de Estadística y Análisis de Datos con Python

Curso de Fundamentos de Estadística y Análisis de Datos con Python

Comprende los conceptos estadísticos básicos e incrementa tus habilidades de análisis de datos. Utiliza estimadores, distribuciones muestrales e intervalos de confianza, interpretando resultados y aplicando tus conocimientos en Python.

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Con este curso podrás:

Introducir conceptos de analítica avanzada

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Usar modelos estadísticos para exploración y predicción

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Realizar inferencias estadisticas a partir de una muestra

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Construir conceptos estadísticos analíticos

Construir conceptos estadísticos analíticos

Aplicar conceptos de probabilidad a eventos aleatorios

Aplicar conceptos de probabilidad a eventos aleatorios

Caracterizar información a través del análisis exploratorio

Caracterizar información a través del análisis exploratorio

Introducir conceptos básicos de estadística

Introducir conceptos básicos de estadística

Temario del curso

Introducir conceptos básicos del curso

Introducción al curso
Pensamiento estadístico para programadores
Conceptos clave sobre estadística

Caracterizar información a traves del análisis exploratorio

Medidas de tendencia central
Diagramas de frecuencias para variables continuas y discretas
Visualización de datos usando Python
Boxplot y scatterplot

Aplicar conceptos de probabilidad a eventos aleatorios

Probabilidad condicional - Teorema de Bayes
Funciones de distribución discreta y continua
Funciones de distribución discreta y continua con Python
Distribuciones de mayor aplicación discretas
Distribuciones de mayor aplicación continuas
Estandarización, covarianza y correlación

Construir conceptos estadísticos analíticos

Estimadores a través de datos
Estimadores de máxima verosimilitud
Distribuciones muestrales
Teorema del límite central

Realizar inferencias estadisticas a partir de una muestra

Pruebas de hipótesis
Errores estadísticos Tipo 1 y Tipo 2
Intervalos de confianza

Usar modelos estadísticos para exploración y predicción

Regresión lineal
Regresión logística
Árboles de regresión y de clasificación

Introducir conceptos de analítica avanzada

Proyecto análisis exploratorio: Descriptivos, outliers, creación y selección de variables
Proyecto análisis predictivo
Cierre del curso
Diploma del Curso de Fundamentos de Estadística y Análisis de Datos con Python

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Katherine Briceño

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