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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

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Curso

Introducción a la estadística en R

IntermedioNivel de habilidad
4.7+
2027 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

Detección de anomalías en Python

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
175 revisiones
4 h
Detecta anomalías en tu análisis de datos y amplía tu conjunto de herramientas estadísticas de Python en este curso de cuatro horas.

Curso

Análisis factorial en R

AvanzadoNivel de habilidad
4.7+
148 revisiones
4 h
Explora variables latentes, como la personalidad, mediante análisis factoriales exploratorios y confirmatorios.

Curso

Análisis de datos bayesiano en Python

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

Curso

Simulaciones Montecarlo en Python

IntermedioNivel de habilidad
4.7+
156 revisiones
4 h
Aprende a diseñar y ejecutar tus propias simulaciones Montecarlo utilizando Python.

Curso

Introducción al análisis de redes en Python

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

Curso

Analyzing Survey Data in R

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
211 revisiones
4 h
Learn survey design using common design structures followed by visualizing and analyzing survey results.

Curso

Introducción al modelado lineal en Python

IntermedioNivel de habilidad
4.7+
213 revisiones
4 h
Explore the concepts and applications of linear models with python and build models to describe, predict, and extract insight from data patterns.

Curso

Pensamiento estadístico en Python (Parte 2)

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
246 revisiones
4 h
Aprende a realizar las dos tareas clave de la inferencia estadística: la estimación de parámetros y la comprobación de hipótesis.

Curso

A/B Testing en R

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
90 revisiones
4 h
Learn the basics of A/B testing in R, including how to design experiments, analyze data, predict outcomes, and present results through visualizations.

Curso

Análisis de supervivencia en R

IntermedioNivel de habilidad
4.7+
188 revisiones
4 h
Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!

Curso

Análisis de redes en R

IntermedioNivel de habilidad
4.7+
120 revisiones
4 h
Aprende a analizar y visualizar datos de red con el paquete igraph y crea gráficos de red interactivos con threejs.

Curso

Inferencia con datos numéricos en R

AvanzadoNivel de habilidad
4.8+
100 revisiones
4 h
En este curso aprenderás técnicas para realizar inferencias estadísticas sobre datos numéricos.

Curso

Inferencia para datos categóricos en R

AvanzadoNivel de habilidad
4.8+
107 revisiones
4 h
En este curso aprenderás a aprovechar las técnicas estadísticas para trabajar con datos categóricos.

Curso

Modelos lineales generalizados en Python

AvanzadoNivel de habilidad
4.7+
143 revisiones
5 h
Extend your regression toolbox with the logistic and Poisson models and learn to train, understand, and validate them, as well as to make predictions.

Curso

Error y incertidumbre en Google Sheets

IntermedioNivel de habilidad
4.7+
138 revisiones
4 h
Learn to distinguish real differences from random noise, and explore psychological crutches we use that interfere with our rational decision making.

Curso

Foundations of Inference in Python

AvanzadoNivel de habilidad
4.8+
217 revisiones
4 h
Get hands-on experience making sound conclusions based on data in this four-hour course on statistical inference in Python.

Curso

Simulación estadística en Python

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
28 revisiones
4 h
Aprende a resolver problemas cada vez más complejos utilizando simulaciones para generar y analizar datos.

Curso

Análisis de supervivencia en Python

AvanzadoNivel de habilidad
4.7+
71 revisiones
4 h
Utiliza el análisis de supervivencia para trabajar con datos de tiempo hasta el evento y predecir el tiempo de supervivencia.

Curso

Simulación de eventos discretos en Python

AvanzadoNivel de habilidad
4.7+
68 revisiones
4 h
Descubre el poder de la simulación de eventos discretos para optimizar procesos empresariales. Desarrolla gemelos digitales con el paquete SimPy de Python.

Curso

Case Studies in Statistical Thinking

IntermedioNivel de habilidad
4.9+
79 revisiones
4 h
Take vital steps towards mastery as you apply your statistical thinking skills to real-world data sets and extract actionable insights from them.

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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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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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