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Cursos de Probabilidad y Estadística

Los cursos de probabilidad y estadística exploran conceptos matemáticos para analizar sucesos aleatorios e interpretar datos mediante modelos e inferencias. Utiliza herramientas como Python, R, Excel y Google Sheets para aplicar tus conocimientos teóricos en estadística.

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Recomendado para principiantes en Probabilidad y Estadística

Desarrolla tus habilidades en Probabilidad y Estadística con cursos interactivos, impartidos por expertos del mundo real

Curso

Introducción a la estadística en R

IntermedioNivel de habilidad
4.7+
2271 revisiones
4 h
Desarrolla tus habilidades en estadística y aprende a recopilar, analizar y extraer conclusiones precisas de los datos.

Programa

Estadístico en R

4.5+
7 revisiones
52 h
Un estadístico recopila y analiza datos y ayuda a las empresas a dar sentido a los datos cuantitativos, lo que incluye detectar tendencias y hacer predicciones.

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Curso

Introducción a la estadística

BásicoNivel de habilidad
4.8+
10.126 revisiones
4 h
Estadística básica sin programar: medidas de tendencia central y dispersión, distribuciones de probabilidad, pruebas de hipótesis y más.

Curso

Introducción a la estadística en Python

IntermedioNivel de habilidad
4.7+
9219 revisiones
4 h
Desarrolla tus habilidades en estadística y aprende a recopilar, analizar y extraer conclusiones precisas de los datos con Python.

Curso

Introducción a la estadística en R

IntermedioNivel de habilidad
4.7+
2271 revisiones
4 h
Desarrolla tus habilidades en estadística y aprende a recopilar, analizar y extraer conclusiones precisas de los datos.

Curso

Pruebas de hipótesis en Python

IntermedioNivel de habilidad
4.7+
3944 revisiones
4 h
Aprende cómo y cuándo utilizar en Python las pruebas de hipótesis más comunes, como las pruebas t, las pruebas de proporción y las pruebas chi-cuadrado.

Curso

Introducción a la regresión en R

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
1627 revisiones
4 h
Predice los precios de la vivienda y la tasa de clics de los anuncios implementando, analizando e interpretando análisis de regresión en R.

Curso

Muestreo en Python

IntermedioNivel de habilidad
4.7+
4180 revisiones
4 h
Extrae conclusiones a partir de datos limitados con Python y estadística: desde el muestreo aleatorio al estratificado y el muestreo por clústeres.

Curso

Pruebas de hipótesis en R

IntermedioNivel de habilidad
4.7+
1094 revisiones
4 h
Aprende cómo y cuándo utilizar las pruebas de hipótesis en R, incluidas las pruebas t, las pruebas de proporciones y las pruebas χ².

Curso

Diseño experimental en Python

IntermedioNivel de habilidad
4.7+
2045 revisiones
4 h
¡Implementa montajes de diseño experimental y realiza análisis estadísticos sólidos para llegar a conclusiones precisas y válidas!

Curso

Análisis de series temporales en Python

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
151 revisiones
4 h
En este curso de cuatro horas, aprenderás los fundamentos del análisis de datos de series temporales en Python.

Curso

Fundamentos de probabilidad en R

BásicoNivel de habilidad
4.8+
513 revisiones
4 h
En este curso, aprenderás los conceptos de variables aleatorias, distribuciones y condicionamiento.

Curso

Muestreo en R

IntermedioNivel de habilidad
4.7+
948 revisiones
4 h
Domina el muestreo para obtener estadísticas más precisas con menos datos.

Curso

A/B Testing en Python

IntermedioNivel de habilidad
4.7+
429 revisiones
4 h
Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.

Curso

Fundamentos de probabilidad en Python

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
231 revisiones
5 h
Aprende conceptos fundamentales de probabilidad, como variables aleatorias, media y varianza, distribuciones de probabilidad y probabilidades condicionales.

Curso

Álgebra lineal para data science en R

IntermedioNivel de habilidad
4.7+
159 revisiones
4 h
Este curso es una introducción al álgebra lineal, uno de los temas matemáticos más importantes que sustentan la ciencia de datos.

Curso

Regresión intermedia en R

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
860 revisiones
4 h
Aprende a realizar regresiones lineales y logísticas con varias variables explicativas.

Curso

Fundamentos de la inferencia en R

IntermedioNivel de habilidad
4.7+
61 revisiones
4 h
Aprende a sacar conclusiones sobre una población a partir de una muestra de datos mediante un proceso conocido como inferencia estadística.

Curso

Introducción al análisis de redes en Python

IntermedioNivel de habilidad
4.7+
242 revisiones
4 h
Este curso te proporcionará las habilidades necesarias para analizar, visualizar y comprender las redes utilizando la biblioteca NetworkX.

Curso

Modelado con datos en el Tidyverse

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
255 revisiones
4 h
Descubre distintos tipos en modelado de datos, incluido para predicción, y aprende a realizar regresión lineal y medidas de evaluación de modelos en Tidyverse.

Curso

Técnicas estadísticas en Tableau

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
731 revisiones
4 h
Lleva tus habilidades de generación de informes al siguiente nivel con las funciones estadísticas integradas de Tableau.

Curso

Introducción a Bioconductor en R

IntermedioNivel de habilidad
4.7+
138 revisiones
4 h
¡Aprende a utilizar los paquetes esenciales de Bioconductor para bioinformática utilizando conjuntos de datos de virus, hongos, seres humanos y plantas!

Curso

Simulaciones Montecarlo en Python

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
187 revisiones
4 h
Aprende a diseñar y ejecutar tus propias simulaciones Montecarlo utilizando Python.

Curso

Análisis de datos bayesiano en Python

IntermedioNivel de habilidad
4.7+
285 revisiones
4 h
Descubre todas las ventajas del análisis bayesiano de datos y aplícalo a una gran variedad de casos de uso reales.

Curso

Pensamiento estadístico en Python (Parte 2)

IntermedioNivel de habilidad
4.7+
289 revisiones
4 h
Aprende a realizar las dos tareas clave de la inferencia estadística: la estimación de parámetros y la comprobación de hipótesis.

Curso

Diseño experimental en R

IntermedioNivel de habilidad
4.7+
373 revisiones
4 h
En este curso aprenderás los fundamentos del diseño experimental, una parte crucial de cualquier análisis de datos.

Curso

Forecasting en R

BásicoNivel de habilidad
4.8+
56 revisiones
5 h
Aprende a predecir el futuro con series temporales en R, usando modelos ARIMA y métodos de suavizado exponencial.

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Introducción al aprendizaje automático estadístico

Descubra la potente fusión de estadística y aprendizaje automático. Explore cómo las técnicas estadísticas sustentan los modelos de aprendizaje automático, permitiendo la toma de decisiones basada en datos.
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Joanne Xiong

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Tutorial

Tutorial de pruebas T en R: Aprende a realizar pruebas T

Determina si existe una diferencia significativa entre las medias de los dos grupos utilizando t.test() en R.
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Abid Ali Awan

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Los proyectos te permiten aplicar tus conocimientos a una amplia gama de conjuntos de datos para resolver problemas del mundo real en tu navegador

Preguntas más frecuentes

¿Cómo se relacionan la probabilidad y la estadística con la ciencia de datos?

La probabilidad y la estadística son fundamentales para la ciencia de datos, ya que ofrecen las herramientas y los marcos necesarios para analizar los datos, hacer predicciones y obtener perspectivas significativas. Permiten a los científicos de datos comprender patrones, evaluar incertidumbres y tomar decisiones informadas basadas en el análisis de datos.

¿Por qué es importante desarrollar conocimientos en probabilidad y estadística?

Desarrollar conocimientos en probabilidad y estadística es crucial para interpretar eficazmente los datos y hacer predicciones fiables. Esta comprensión constituye la base para diseñar experimentos, analizar resultados y validar conclusiones en diversos campos, garantizando que las decisiones estén basadas en datos y pruebas.

¿Qué carreras puedo seguir con conocimientos de probabilidad y estadística?

Con conocimientos en probabilidad y estadística, puedes seguir una amplia gama de carreras, como científico de datos, investigador de mercado, ingeniero de aprendizaje automático, analista estadístico y gestor de riesgos. Estas funciones abarcan varios sectores, como las finanzas, la sanidad, la tecnología y la administración pública, donde la interpretación de los datos y la toma de decisiones basadas en pruebas son fundamentales.

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