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Curso

Introducción a la estadística en Python

IntermedioNivel de habilidad
Actualizado 2/2026
Desarrolla tus habilidades en estadística y aprende a recopilar, analizar y extraer conclusiones precisas de los datos con Python.
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PythonProbability & Statistics
4 h
15 vídeos
54 Ejercicios
4,250 XP
180K+
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Descripción del curso

La estadística es el estudio de cómo recopilar, analizar y extraer conclusiones a partir de los datos. Es una herramienta enormemente valiosa que puedes utilizar para enfocar el futuro e inferir la respuesta a montones de preguntas. Por ejemplo, ¿cuál es la probabilidad de que alguien compre tu producto, cuántas llamadas recibirá tu equipo de asistencia y cuántas tallas de vaqueros deberías fabricar para que le queden bien al 95 % de la población? En este curso, descubrirás cómo responder a preguntas como estas a medida que aumentas tus competencias estadísticas y aprendes a calcular medias, utilizar diagramas de dispersión para mostrar la relación entre valores numéricos y calcular la correlación. También abordarás la probabilidad, columna vertebral del razonamiento estadístico, y aprenderás a utilizar Python para realizar un estudio bien diseñado que te permita extraer tus propias conclusiones a partir de los datos.Los vídeos contienen transcripciones en directo que puedes mostrar haciendo clic en «Mostrar transcripción» en la parte inferior izquierda de los vídeos. El glosario del curso se encuentra a la derecha, en la sección de recursos. Para obtener créditos CPE, debes completar el curso y alcanzar una puntuación del 70 % en la evaluación cualificada. Puedes acceder a la evaluación haciendo clic en la llamada de créditos CPE situada a la derecha.

Requisitos previos

Data Manipulation with pandas
1

Síntesis estadística

La síntesis estadística te proporciona las herramientas que necesitas para condensar conjuntos de datos masivos y revelar lo más destacado. En este capítulo explorarás la síntesis estadística, lo que incluye la media, la mediana y la desviación típica, y aprenderás a realizar una interpretación exacta. También desarrollarás tus competencias de pensamiento crítico, lo que te permitirá elegir la mejor síntesis estadística para tus datos.
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2

Números aleatorios y probabilidad

En este capítulo aprenderás a generar muestras aleatorias y a medir el azar utilizando la probabilidad. Trabajarás con datos de ventas del mundo real para calcular la probabilidad de éxito de un vendedor. Por último, utilizarás la distribución binomial para modelar eventos con resultados binarios.
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3

Más distribuciones y el teorema central del límite

Es hora de explorar una de las distribuciones de probabilidad más importantes en estadística, la distribución normal. Crearás histogramas para representar distribuciones normales y comprenderás el teorema central del límite, antes de ampliar tus conocimientos de las funciones estadísticas añadiendo las distribuciones de Poisson, exponencial y t a tu repertorio.
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4

Correlación y diseño de experimentos

En este capítulo, aprenderás a cuantificar la fuerza de una relación lineal entre dos variables, y explorarás cómo las variables de confusión pueden afectar a la relación entre otras dos variables. También verás cómo el diseño de un estudio puede influir en sus resultados, cambiar la forma en que deben analizarse los datos y afectar potencialmente a la fiabilidad de tus conclusiones.
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