Curso de Introducción al Pensamiento Probabilístico

4.8

Nivel Básico

24 clases

3 horas de contenido

10 horas de práctica

Comprende y aplica el pensamiento probabilístico y su uso en programación. Aprende a calcular y actualizar probabilidades en varios contextos, incluyendo programación probabilística, Teorema de Bayes y detecta errores estadísticos comunes.

Programación probabilística

Mentiras estadísticas

Introducción a Machine Learning

Agrupamiento

Clasificación

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Profes del curso

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David Aroesti

Cloud Engineer en Google

Opiniones del curso

4.8 · 1639 opiniones

Diego Camino Reinoso

@CaminoConDiego·

creo que me acabo de enamorar de las matemáticas

Santiago Nicolas Diez

@santiagonicolasdiez·

Esta es la parte que mas me gusta de ciencias de datos

Bautista Coronado

@bautistacoronado·

Muy bueno. Muchas gracias por el contenido. Fue super util. Cada vez me siento mas comodo con python.

Luis Fernando Laris Pardo

@larispardo·

excelente curso y gran profesor y buenos conceptos dados para entender la teoría de la probabilidad y su aplicación

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Eleva tu aprendizaje

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Ruta

18 Cursos

Ruta de Matemáticas

63 horas

12 Profes

Aprende en casa temas de matemáticas como álgebra, ecuaciones, funciones, cálculo y probabilidad. Desarrolla tus propios análisis matemáticos y aplícalos.

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Ruta

28 Cursos

Profundiza en los conceptos matemáticos cruciales para entender algoritmos, estructuras de datos y la lógica detrás del software de alto rendimiento.

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Comunidad

La comunidad es nuestro super poder

Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender

Curso de Introducción al Pensamiento Probabilístico

Programación probabilística

Programación Probabilística: Fundamentos y Aplicaciones Prácticas

Probabilidad Condicional y Eventos Dependientes

Teorema de Bayes: Aplicaciones y Comprensión de Probabilidades

Teorema de Bayes: Intuición y Visualización Práctica

Cálculo de Probabilidad Condicional con Teorema de Bayes y Python

Aplicaciones Modernas del Teorema de Bayes

Mentiras estadísticas

Errores de Datos en Modelos Estadísticos y su Impacto

Detectar Manipulación en Gráficas Estadísticas

Correlación vs Causalidad: Evitando Errores de Razonamiento

Errores Comunes en el Muestreo Estadístico

Identificación y prevención de la falacia del francotirador

Detectar Manipulación de Datos con Porcentajes

Falacia de Regresión a la Media: Concepto y Ejemplos Prácticos

Introducción a Machine Learning

Historia y evolución del Machine Learning

Vectores Numéricos para Modelado en Machine Learning

Métricas de Distancia en Algoritmos de Machine Learning

Agrupamiento

Algoritmos de Agrupamiento: Clasificación y Aplicaciones Prácticas

Agrupamiento Jerárquico: Algoritmo y Visualización

Algoritmo K-means: Conceptos y Aplicación Práctica

Técnicas de Agrupamiento en Machine Learning

Clasificación

Técnicas de Clasificación en Aprendizaje Supervisado

Clasificación de Datos con Algoritmo K-Nearest Neighbors

Algoritmos de Clasificación en Machine Learning

Pensamiento Computacional: Fundamentos y Aplicaciones Prácticas

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Diego Camino Reinoso

Santiago Nicolas Diez

Bautista Coronado

Luis Fernando Laris Pardo

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Ruta de Matemáticas

Test técnico - Comprensión lectora aplicada

Test técnico - Pensamiento estructurado y toma de decis

Test técnico - Entornos técnicos básicos

Test técnico - Resolución de problemas

Matemáticas para Programación

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