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Curso

Practicando preguntas de entrevistas de estadística en Python

AvanzadoNivel de habilidad
Actualizado 6/2022
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PythonProbability & Statistics
4 h
15 vídeos
46 Ejercicios
3,700 XP
16,522
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Descripción del curso

¿Quieres conseguir tu próximo trabajo o pulir tus habilidades para entrevistas de estadística y mantenerte en forma? Prepárate para dominar conceptos clásicos de entrevista, desde probabilidades condicionales hasta pruebas A/B y el compromiso sesgo-varianza, ¡y mucho más! Trabajarás con una colección diversa de conjuntos de datos, incluidos resultados de experimentos web y datos meteorológicos de Australia. Al finalizar el curso, podrás ir con confianza a tu próxima entrevista y afrontar cualquier pregunta de estadística con la ayuda de Python.

Requisitos previos

Hypothesis Testing in PythonSupervised Learning with scikit-learn
1

Probabilidad y distribuciones muestrales

Este capítulo da comienzo al curso repasando probabilidades condicionales, el teorema de Bayes y el teorema central del límite. Por el camino, aprenderás a abordar preguntas que trabajan con distribuciones de probabilidad mencionadas con frecuencia.
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2

Análisis exploratorio de datos

En este capítulo, te prepararás para conceptos estadísticos relacionados con el análisis exploratorio de datos. Los temas incluyen estadística descriptiva, tratamiento de variables categóricas y relaciones entre variables. Los ejercicios te prepararán para una evaluación analítica o una pregunta de programación basada en estadística.
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3

Experimentos estadísticos y pruebas de significancia

Prepárate para profundizar en conceptos clave sobre experimentos y pruebas repasando intervalos de confianza, contrastes de hipótesis, pruebas múltiples y el papel que juegan la potencia y el tamaño de la muestra. También hablaremos de los tipos de errores y de lo que significan en la práctica.
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4

Regresión y clasificación

Para cerrar, abordaremos conceptos estrechamente relacionados con los modelos de regresión y clasificación. El capítulo comienza repasando algoritmos fundamentales de Machine Learning y avanza rápidamente hacia la evaluación de modelos, el manejo de casos especiales y el compromiso sesgo-varianza.
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