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Curso

Casos prácticos de pensamiento estadístico

Intermedio4 h

Domina el análisis de datos aplicando pensamiento estadístico para obtener insights accionables de conjuntos de datos reales.

Python4 h16 vídeos61 ejercicios4,850 XP16,238Certificado de logro

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Descripción del curso

La maestría requiere práctica. Tras completar Statistical Thinking I y II, has desarrollado una mentalidad probabilística y habilidades de hacker stats para extraer conclusiones accionables de tus datos. Ya tienes la base; ahora toca poner en práctica tu oficio.En este curso, aplicarás tus habilidades de pensamiento estadístico, análisis exploratorio de datos, estimación de parámetros y contrastes de hipótesis a dos nuevos conjuntos de datos reales. Primero, explorarás datos de los Campeonatos Mundiales de Natación FINA de 2013 y 2015, donde cuantificarás las velocidades relativas y la variabilidad entre nadadores. Después, realizarás un análisis estadístico para evaluar la "controversia de la corriente" de los Mundiales de 2013, en la que algunos nadadores afirmaban que una leve corriente en la piscina estaba afectando los resultados. En segundo lugar, estudiarás la frecuencia y las magnitudes de los terremotos en todo el mundo. Por último, analizarás los cambios en la sismicidad del estado de Oklahoma (EE. UU.) después de que, en la última década, se generalizara la inyección de aguas residuales a alta presión en pozos de extracción de petróleo. Al trabajar con estos conjuntos de datos, darás pasos clave hacia la maestría al afianzar tus conocimientos y ampliar tu capacidad para usar estadística y Python para dar sentido a tus datos.

Requisitos previos

Programa de formación

Esquema del curso

4

Sismología estadística y la región de Parkfield

Aquí usarás tus habilidades de pensamiento estadístico para estudiar la frecuencia y las magnitudes de los terremotos. Por el camino, aprenderás nociones básicas de sismología estadística, incluida la ley de Gutenberg-Richter. Este ejercicio muestra dos ideas clave sobre ciencia de datos: 1) Como data scientist, te adentras en todo tipo de análisis específicos de dominio, lo cual es muy estimulante. Estás aprendiendo constantemente. 2) A veces te enfrentas a datos limitados, como ocurre en muchos de estos estudios de terremotos. ¡Aun así puedes avanzar mucho!
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