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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+
2097 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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Explora los cursos y programas de Probabilidad y Estadística

Curso

Análisis factorial en R

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

Curso

Forecasting en R

BásicoNivel de habilidad
4.9+
52 revisiones
5 h
Learn how to make predictions about the future using time series forecasting in R including ARIMA models and exponential smoothing methods.

Curso

Simulaciones Montecarlo en Python

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

Curso

Detección de anomalías en Python

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
178 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 de datos de encuestas en R

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
219 revisiones
4 h
Aprende a diseñar encuestas utilizando estructuras de diseño comunes, seguido de la visualización y el análisis de los resultados de las encuestas.

Curso

Modelado con datos en el Tidyverse

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
233 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

Modelos ARIMA en R

BásicoNivel de habilidad
4.8+
315 revisiones
4 h
Conviértete en un experto en la aplicación de modelos ARIMA (media móvil integrada autorregresiva) a datos de series temporales utilizando R.

Curso

Pensamiento estadístico en Python (Parte 2)

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

Curso

Análisis de supervivencia en R

IntermedioNivel de habilidad
4.7+
198 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

Introducción al modelado lineal en Python

IntermedioNivel de habilidad
4.7+
220 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

Modelos Lineales Generalizados en R

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
196 revisiones
4 h
El curso sobre el modelo lineal generalizado amplía tu conjunto de herramientas de regresión para incluir la regresión logística y la regresión de Poisson.

Curso

Error y incertidumbre en Google Sheets

IntermedioNivel de habilidad
4.7+
153 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

Análisis de redes en R

IntermedioNivel de habilidad
4.7+
122 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+
108 revisiones
4 h
En este curso aprenderás técnicas para realizar inferencias estadísticas sobre datos numéricos.

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

Fundamentos de la inferencia en Python

AvanzadoNivel de habilidad
4.8+
228 revisiones
4 h
Adquiere experiencia práctica en cómo sacar conclusiones sólidas basadas en datos en este curso de cuatro horas sobre inferencia estadística en Python.

Curso

Case Studies in Statistical Thinking

IntermedioNivel de habilidad
4.9+
85 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.

Curso

Análisis de supervivencia en Python

AvanzadoNivel de habilidad
4.7+
72 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+
72 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

Modelos lineales generalizados en Python

AvanzadoNivel de habilidad
4.7+
145 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

Inferencia para datos categóricos en R

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

Curso

A/B Testing en R

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
91 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 redes intermedio en Python

AvanzadoNivel de habilidad
4.8+
79 revisiones
4 h
Analiza gráficos de series temporales, utiliza gráficos bipartitos y adquiere las habilidades necesarias para abordar problemas avanzados en análisis de redes.

Recursos relacionados sobre Probabilidad y Estadística

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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

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.
Abid Ali Awan's photo

Abid Ali Awan

10 min


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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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